描述：给定一个包含新闻文章标题的数据集，要求实现一个基于TF-IDF的文档检索系统。首先计算文章标题中各词的TF-IDF值，然后根据用户输入的查询词，检索相关文章。 要求： 对文章标题进行分词，这里可以使用nltk库。 计算文章标题中各词的TF-IDF值。可以使用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer。 实现一个检索函数，接受一个查询词作为输入参数，返回按相关性排序的文章标题列表。

以下是一个基于TF-IDF的文档检索系统的Python实现，使用nltk和sklearn库：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 分词
def tokenize(text):
    tokens = nltk.word_tokenize(text)
    return [token.lower() for token in tokens if token.isalpha()]

# 计算TF-IDF值
def calculate_tfidf(corpus):
    tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, stop_words='english')
    tfidf.fit_transform(corpus)
    return tfidf

# 检索函数
def search_tfidf(query, tfidf, titles):
    query_tfidf = tfidf.transform([query])
    scores = query_tfidf.dot(tfidf.transform(corpus).T)
    rankings = scores.toarray()[0].argsort()[::-1]
    return [titles[i] for i in rankings]

# 示例
corpus = ['This is the first document', 'This is the second document', 'And this is the third one', 'Is this the first document?']
titles = ['Document 1', 'Document 2', 'Document 3', 'Document 4']
tfidf = calculate_tfidf(corpus)
results = search_tfidf('first document', tfidf, titles)
print(results)

在该示例中，我们首先定义了一个分词函数`tokenize`，使用nltk库来进行分词。

接着，我们定义了一个计算TF-IDF值的函数`calculate_tfidf`，使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来计算每个词汇的TF-IDF值。

最后，我们定义了一个检索函数`search_tfidf`，接受一个查询词作为输入参数，并根据TF-IDF值计算文章标题的相关性，返回按相关性排序的文章标题列表。

使用示例数据集，我们可以看到该系统可以正确地检索出相关文章标题。