如何使用Python代码实现TF-IDF算法，并用其提取文档集中的关键词？请提供完整的代码示例及详细解释。

在处理文本挖掘和自然语言处理时，TF-IDF算法是提取文档关键词的一种常用方法。下面提供一个具体的Python实现示例，以便你更好地理解和应用这一算法。

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)

首先，我们需要理解TF-IDF算法的基本概念。TF（Term Frequency）表示词频，即词语在文档中出现的频率；IDF（Inverse Document Frequency）表示逆文档频率，是衡量一个词语在语料库中重要性的指标。TF-IDF则是两者的乘积，用来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。

以下是实现TF-IDF算法的详细步骤：

1. **计算词频（TF）**：对于每个文档，计算每个词的词频，即词在文档中出现的次数除以文档中所有词的总数。

2. **计算逆文档频率（IDF）**：对于整个文档集合，计算每个词的逆文档频率，即对数（log）后的语料库总数除以包含该词的文档数加1。

3. **计算TF-IDF值**：将每个词的TF值与其IDF值相乘，得到每个词的TF-IDF值。

下面是具体的Python代码实现：

import math
from collections import Counter

# 假设texts为文档集，是一个包含多个文档的列表
texts = [
    

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)