关键词提取的经典算法之一，通过统计的方法，以tfidf值作为衡量一个词在文章中重要程度的标准。
词频（TF）=词在文章中出现的次数/文章总词数
文档频率（DF）= 关键词在整个语料所有文章中出现的次数
倒文本频率(iDF) = 文本频率的倒数
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
TF-iDF
关键词提取的经典算法之一，通过统计的方法，以tfidf值作为衡量一个词在文章中重要程度的标准。
词频（TF）=词在文章中出现的次数/文章总词数
文档频率（DF）= 关键词在整个语料所有文章中出现的次数
倒文本频率(iDF) = 文本频率的倒数
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
TF-iDF