TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一種用于信息檢索（information retrieval）與文本挖掘（text mining）的常用加權技術。比較容易理解的一個應用場景是當我們手頭有一些文章時，我們希望計算機能夠自動地進行關鍵詞提取。而TF-IDF就是可以幫我們完成這項任務的一種統計方法。它能夠用于評估一個詞語對于一個文集或一個語料庫中的其中一份文檔的重要程度。

為了演示在Python中實現TF-IDF的方法，一些基于自然語言處理的預處理過程也會在本文中出現。如果你對NLTK和Scikit-Learn兩個庫還很陌生可以參考如下文章：

• 利用NLTK在Python下進行自然語言處理
• Python自然語言處理：詞干、詞形與MaxMatch算法

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必要的預處理過程

首先，我們給出需要引用的各種包，以及用作處理對象的三段文本。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TF-IDF算法解析与Python实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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