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。

在文本挖掘领域，TF-IDF算法是一种常用于评估词语对于一个文档集合或一个语料库中的其中一份文档的重要性的统计方法。要实现TF-IDF算法并用于关键词提取，首先需要理解词频（TF）和逆文档频率（IDF）的计算方式。词频是指某个给定的词语在该文档中出现的次数，而逆文档频率是衡量一个词语的普遍重要性的度量，用对数形式表示文档集总数除以包含词语的文档数量。结合这两者，就可以得到TF-IDF值，用于评估一个词语在一份文档中的重要性。

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)

在Python中实现TF-IDF算法通常涉及以下步骤：

1. **文本预处理**：包括分词、去除停用词、词干提取等。
2. **计算词频（TF）**：统计每个词语在单个文档中的出现次数。
3. **计算逆文档频率（IDF）**：对整个文档集进行统计，计算每个词语的IDF值。
4. **计算TF-IDF**：将TF与IDF相乘得到最终的TF-IDF值。
5. **关键词提取**：根据TF-IDF值选取权重最高的词语作为文档关键词。

下面是一个简单的Python代码示例，用于展示如何计算文档集合中词语的TF-IDF值并提取关键词：

     # 假设有一个文档集合
     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)