TF-IDF伪代码表示

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，可以用于信息检索、文本分类等任务。下面是TF-IDF的伪代码表示：

# 计算每个单词在文本中出现的次数
def get_tf(text):
    tf_dict = {}
    words = text.split()
    for word in words:
        if word in tf_dict:
            tf_dict[word] += 1
        else:
            tf_dict[word] = 1
    # 将单词出现次数除以总单词数，得到每个单词的词频
    for word in tf_dict:
        tf_dict[word] /= len(words)
    return tf_dict

# 计算单词在文本集合中出现的文档数
def get_df(word, docs):
    count = 0
    for doc in docs:
        if word in doc:
            count += 1
    return count

# 计算每个单词的TF-IDF值
def get_tfidf(text, docs):
    tfidf_dict = {}
    tf_dict = get_tf(text)
    for word in tf_dict:
        tf = tf_dict[word]
        # 计算单词在文本集合中出现的文档数
        df = get_df(word, docs)
        # 计算TF-IDF值
        idf = log(len(docs) / (df + 1)) + 1
        tfidf_dict[word] = tf * idf
    return tfidf_dict

以上代码实现了TF-IDF的基本计算过程，其中get_tf用于计算每个单词在文本中的词频，get_df用于计算单词在文本集合中出现的文档数，get_tfidf用于计算每个单词的TF-IDF值。需要注意的是，TF-IDF值的计算需要参考整个文本集合，因此在get_tfidf中需要传入文本集合docs。