解释一下TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种用于衡量文本中关键词重要性的方法。

在TF-IDF算法中，TF指的是词频，即某个关键词在一篇文档中出现的次数。而IDF则是逆文档频率，它用于衡量一个词对于文档的重要性。IDF的计算公式为：

IDF(w) = log(N / df(w))

其中，N表示文档总数，df(w)表示包含关键词w的文档数量。

TF-IDF的计算公式为：

TF-IDF(w) = TF(w) * IDF(w)

通过计算TF和IDF的乘积，可以得到每个关键词在文档中的重要性分值。这样，就可以根据关键词的重要性对文本进行排序，从而实现文本的自动分类、摘要提取、关键词提取等功能。

TF-IDF算法的优点在于简单、易于实现，同时还能够很好地处理停用词等问题。不过，它也有一些缺点，例如没有考虑词义的区分、没有考虑文本的上下文关系等。因此，在实际使用中需要结合其他算法和技术来提高准确性。