如何利用Python实现TF-IDF算法，并应用到文档关键词提取中？请提供详细步骤和代码示例。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是自然语言处理中用于文本挖掘的一种统计方法，用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。在Python中实现TF-IDF算法涉及到词频（TF）和逆文档频率（IDF）两个重要概念。以下是如何通过Python实现TF-IDF算法，并将其应用于关键词提取的具体步骤和代码示例：

参考资源链接：[TF-IDF算法解析：Python实战关键词提取](https://wenku.csdn.net/doc/77m9ntynyv?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **词频（TF）计算**：词频指的是词语在文档中出现的频率。对于给定的文档，TF可以通过以下公式计算：
\[ TF(t, d) = \frac{词t在文档d中出现的次数}{文档d中所有词的总数} \]

2. **逆文档频率（IDF）计算**：逆文档频率是衡量一个词语普遍重要性的度量。其目的是降低常见词语的权重，提升罕见词语的权重。IDF可以通过以下公式计算：
\[ IDF(t, D) = \log{\frac{文档总数}{含有词t的文档数+1}} \]

3. **计算TF-IDF值**：得到TF和IDF后，可以通过两者相乘得到TF-IDF值：
\[ TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) \times IDF(t, D) \]

现在，让我们看看具体的Python代码实现：

import math

# 假设已经有一个文档集合和对应的词频统计
doc_frequency = {'apple': 4, 'banana': 2, 'cherry': 5}

# 计算IDF值的函数
def calculate_idf(df):
    idf = {}
    for word, freq in df.items():
        idf[word] = math.log(len(df) / (1 + freq))
    return idf

# 计算TF值的函数
def calculate_tf(doc):
    tf = {}
    word_count = len(doc)
    for word in doc:
        tf[word] = doc.count(word) / word_count
    return tf

# 计算TF-IDF值的函数
def calculate_tfidf(tf, idf):
    tf_idf = {}
    for word, tf_value in tf.items():
        tf_idf[word] = tf_value * idf[word]
    return tf_idf

# 示例文档
docs = [['apple', 'banana', 'apple'], ['apple', 'cherry', 'apple', 'banana', 'cherry', 'banana']]

# 计算IDF值
idfs = calculate_idf(doc_frequency)

# 计算所有文档的TF值
tfs = [calculate_tf(doc) for doc in docs]

# 计算所有文档的TF-IDF值
tf_idfs = [calculate_tfidf(tf, idfs) for tf in tfs]

# 输出结果
for doc_index, tf_idf in enumerate(tf_idfs):
    print(f

参考资源链接：[TF-IDF算法解析：Python实战关键词提取](https://wenku.csdn.net/doc/77m9ntynyv?spm=1055.2569.3001.10343)