tf-idf提取关键词

好的，关于tf-idf提取关键词，我可以给你一些简单的解释和步骤：

TF-IDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写，即词频-逆文本频率。它是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。

TF（词频）指的是某个词在文本中出现的频率，即某个词在该文本中出现的次数除以该文本中所有词汇的数量。而IDF（逆文本频率）指的是某个词在所有文本中出现的频率，即所有文本中该词出现次数的倒数。

TF-IDF是将二者相乘得到的，它的值越大，说明该词在该文本中越重要。

在实际应用中，我们可以通过以下步骤来提取关键词：

1. 对于一篇文本，先将其分词，得到一个词汇列表。
2. 对于每个词汇，计算它在该文本中的词频TF。
3. 对于每个词汇，计算它在所有文本中的出现次数，得到它的逆文本频率IDF。
4. 将TF和IDF相乘，得到每个词汇的TF-IDF值。
5. 对于每篇文本，选取TF-IDF值最高的前N个词汇作为关键词。

希望这些对你有所帮助！