利用TF-IDF算法进行关键词抽取与文本摘要生成

# 1. **介绍**

- 1.1 背景与意义
- 1.2 TF-IDF算法概述
- 1.3 目标与意义

# 2. 文本预处理

- **2.1 文本清洗与去除噪音**
- **2.2 分词与词性标注**
- **2.3 停用词过滤与词干提取**

# 3. TF-IDF算法原理及实现

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权算法，可以帮助我们衡量一个词对于一个文档集或语料库的重要程度。下面将详细介绍TF-IDF算法的原理和实现步骤。

#### 3.1 词频（TF）的计算

在TF-IDF算法中，词频（Term Frequency）指的是词语在文档中出现的频率。一般情况下，我们使用词语在文档中的出现次数来表示其词频。计算公式如下：

$$\text{TF}(t,d) = \frac{f_{t,d}}{\text{max}(f_{w,d}: w \in d)}$$

其中，$f_{t,d}$表示词语t在文档d中出现的次数，$f_{w,d}$表示文档d中所有词语的出现次数最大值。

#### 3.2 逆文档频率（IDF）的计算

逆文档频率（Inverse Document Frequency）可以帮助我们衡量一个词在整个文档集中的重要程度。计算公式如下：

$$\text{IDF}(t, D) = \log{\frac{N}{|\{d \in D: t \in d\}|}}$$

其中，N表示文档集中文档的总数，$|\{d