TF-IDF算法是什么呢？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索和文本挖掘的统计方法，用于评估一个词在文档集或一个语料库中的重要程度。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常见权重化技术。它用于评估一个词对于一个文档集合的重要性或特征程度。

TF（Term Frequency）表示一个词在一个文档中的出现频率。TF可以通过简单地计算词在文档中出现的次数除以文档总词数来获得，或者通过将词频进行归一化处理，例如使用词频的对数形式。

IDF（Inverse Document Frequency）表示一个词在整个文档集合中的稀有程度。IDF可以通过计算文档集合中总文档数除以包含该词的文档数的对数来获得。IDF越大，表示词越稀有，对于区分不同文档的能力越强。

TF-IDF是将TF和IDF相乘得到的权重值。TF-IDF值越大，表示该词在文档中的重要性越高。TF-IDF可以用于计算文档的相似性，进行特征选择和文本分类等任务。

在实际应用中，通常会对TF和IDF进行一些调整，例如使用平滑技术，以便更好地反映词的重要性。

例如，可以使用TF-IDF算法，实现分析对象文档的关键字词的提取。具体可以通过文档预处理选择候选关键字，通过对关键字的加权处理，即计算每个的TFIDF权重，再根据TFIDF权重对候选词进行降序排列，从而确立文档关键字，进而实现文档分析功能。