tf-idf模型结构图

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型结构图可以用来表示该模型的主要组成部分和信息流动。下面是一个简单的TF-IDF模型结构图示例：

+------------------+        +------------------------+
|   文档集合    |        |  文档向量表示  |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+        +------------------------+
|   分词预处理    |        |   计算词频（TF）    |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+        +------------------------+
|   停用词过滤    |        |   计算逆文档频率（IDF）   |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+         +-----------------------+
|   词频向量化    |         |   TF-IDF权重计算   |
+------------------+         +-----------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+         +-----------------------+
|  向量空间模型  |         |  TF-IDF文档表示  |
+------------------+         +-----------------------+

上图中，TF-IDF模型的主要组成部分包括文档集合、分词预处理、停用词过滤、词频（TF）计算、逆文档频率（IDF）计算、词频向量化、TF-IDF权重计算和向量空间模型。

在TF-IDF模型中，首先将文档集合进行分词预处理，例如分词、去除标点符号等。然后进行停用词过滤，去除常见无意义的词语。接下来，计算每个文档中每个词语的词频（TF），即该词语在文档中出现的频率。

同时，计算逆文档频率（IDF），衡量了一个词语在整个文档集合中的重要性。然后，将词频向量化，将每个文档表示为一个向量，其中每个维度表示一个词语，并用词频来表示该维度的权重。

最后，通过计算TF-IDF权重，将词频与逆文档频率相乘，得到每个词语在文档中的TF-IDF权重。进一步，可以使用向量空间模型表示文档，其中每个文档用一个向量表示其TF-IDF权重。

这样，TF-IDF模型能够将文档集合转换为高维向量空间中的向量表示，方便进行文本检索、相似度计算等任务。