tf-idf算法流程图

以下是TF-IDF算法的流程图：

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|   文档集合     |
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        |
        |
        v
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|   分词预处理     |
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        |
        |
        v
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|   停用词过滤     |
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        |
        |
        v
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|   计算词频（TF）  |
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        |
        |
        v
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|   计算逆文档频率（IDF）   |
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        |
        |
        v
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|   计算TF-IDF权重   |
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        |
        |
        v
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|  文档向量表示   |
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上图展示了TF-IDF算法的主要流程：

1. 首先，将文档集合作为输入。
2. 进行分词预处理，将每个文档拆分成单独的词语。
3. 对分词后的词语进行停用词过滤，去除常见无意义的词语，如“the”、“and”等。
4. 计算词频（TF），即每个词语在文档中出现的频率。
5. 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。
6. 根据计算得到的TF和IDF值，计算TF-IDF权重。
7. 最后，将每个文档表示为一个向量，其中每个维度表示一个词语，并用对应的TF-IDF权重来表示该维度的值。

通过这样的流程，TF-IDF算法能够将文档集合转换为向量表示，方便进行文本检索、相似度计算等任务。