tf-idf算法txt关键词提取的数据以及源代码

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 算法是一种常用的文本挖掘技术，用于评估一个词语对于文档集合的重要程度。它主要用于信息检索和关键词抽取，尤其是对长文档集中的文本内容进行分析。

数据部分通常包含以下几个部分：
1. **文本文件**：这是原始数据，可以是纯文本的TXT、HTML、PDF等格式，包含了你需要从中提取关键词的内容。
2. **词频（TF，Term Frequency）**：记录每个词在每个文档中出现的次数。
3. **逆文档频率（IDF，Inverse Document Frequency）**：衡量一个词在整个文档集中普遍性的度量，计算公式通常是log(文档总数 / 包含该词的文档数 + 1)。
4. **TF-IDF值**：将词频和逆文档频率相乘得到的值，用来反映一个词的重要性。

源代码方面，很多编程语言都有库可以直接使用TF-IDF算法，例如Python中的`scikit-learn`库就有现成的实现：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 假设text_list是包含文本的列表
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(text_list)

# 获取词汇表
vocab = vectorizer.get_feature_names_out()

# 对于每个文档，获取其最重要的关键词
top_keywords = vectorizer.transform(['your_text_string']).toarray().tolist()[0]