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矩阵。可以使用sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer。 根据tf-idf矩阵设计实现一个检索函数，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。

好的，您的问题是如何实现一个基于TF-IDF的文档检索系统，对文章标题进行分词，计算TF-IDF矩阵，设计实现一个检索函数，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。

首先，我们需要导入所需的库：

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

然后，我们使用nltk库对文章标题进行分词。可以使用nltk库中的word_tokenize函数对文章标题进行分词。假设我们的文章标题存储在一个列表中，可以使用以下代码对文章标题进行分词：

nltk.download('punkt') # 下载nltk库中的punkt数据
tokenized_titles = []
for title in titles:
    tokens = nltk.word_tokenize(title)
    tokenized_titles.append(tokens)

接下来，我们可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer计算文章标题中各词的TF-IDF值。可以使用以下代码：

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=nltk.word_tokenize)
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(titles)

其中，tokenizer参数指定了分词函数，fit_transform函数对所有文章标题进行了TF-IDF计算，并返回一个TF-IDF矩阵。

最后，我们可以设计实现一个检索函数，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。可以使用以下代码：

def search(query, titles, tfidf_matrix, tfidf_vectorizer):
    query_vec = tfidf_vectorizer.transform([query])
    scores = (tfidf_matrix * query_vec.T).toarray()
    sorted_indices = scores.argsort(axis=0)[::-1]
    sorted_titles = [titles[i] for i in sorted_indices]
    return sorted_titles

其中，query参数是查询词，titles参数是文章标题列表，tfidf_matrix和tfidf_vectorizer参数是之前计算得到的TF-IDF矩阵和TF-IDF向量化器。这个函数首先将查询词转换为一个TF-IDF向量，然后计算该向量与所有文章标题的TF-IDF矩阵的点积得分，最后按得分从高到低排序，并返回相应的文章标题列表。

希望这能够帮助您实现基于TF-IDF的文档检索系统。