tf-idf实现中文文本特征提取

TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，它可以用来评估一个词语对于一个文档集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。

中文文本的TF-IDF实现与英文文本的实现基本相同，但是需要考虑中文分词的问题。在中文文本中，每个汉字都是一个词，因此需要对中文文本进行分词，将文本划分为一个个词语。

一般的中文分词工具有jieba、THULAC等。分词后，可以对每个词语计算其在文档中的词频(TF)，并计算每个词语在整个语料库中的逆文档频率(IDF)。

具体实现方法如下：
1. 对文本进行分词，得到一个个词语。
2. 对于每个词语，计算其在该文档中的词频(TF)。
3. 计算每个词语在整个语料库中的逆文档频率(IDF)。
4. 计算每个词语的TF-IDF值，即TF*IDF。
5. 将每个词语的TF-IDF值作为该词语在文本中的特征值。

在实际应用中，可以使用Python中的sklearn库中的TfidfVectorizer类来实现中文文本的特征提取。该类可以自动进行中文分词，并计算TF-IDF值。