tf-idf算法提取关键词

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本挖掘算法，可以用来计算一个词在一篇文档中的重要程度。TF-IDF算法的主要思想是，一个词在一篇文档中出现的次数（Term Frequency，简称TF）越多，同时在所有文档中出现的次数越少（Inverse Document Frequency，简称IDF），则这个词在这篇文档中的重要程度越高。

在使用TF-IDF算法进行关键词提取时，可以按照以下步骤进行：

1. 分词：将文本内容分词，得到一个词语列表。

2. 计算TF值：对于每个词语，计算它在文档中的出现次数，然后除以总词数，得到它的TF值。

3. 计算IDF值：对于每个词语，计算它在所有文档中出现的次数，然后计算它的IDF值，公式为：IDF=log（总文档数/包含该词语的文档数）。

4. 计算TF-IDF值：将每个词语的TF值乘以它的IDF值，得到它的TF-IDF值。

5. 排序：按照TF-IDF值从大到小排序，选取排名靠前的词语作为关键词。

在实际应用中，还可以对关键词进行一些过滤，比如排除停用词、保留指定词性的词语等。