1.基于TF-IDF的文本关键词提取方法
首先okx，什么是TF-IDF？ TF-IDF在文中解释为词频-逆文档频率，是文本关键词提取技术中最常用的方法之一。那么什么是词频呢？词频（Term，TF），顾名思义，就是单词出现的频率。具体来说欧易交易所，它是指定单词在当前文本中出现的频率。逆文档频率 (IDF) 是衡量单词总体重要性的指标。 TF-IDF的主要思想是：如果某个词在一篇文章中出现的频率很高，而在其他文章中出现的频率较低，则认为该词能够很好地代表当前文章的含义。也就是说，一个词的重要性与它在文档中出现的次数成正比，与它在语料库中其他文档中出现的频率成反比。 TF-IDF的具体计算公式如下：
从上面的计算公式可以看出，TF-IDF对文本中所有候选关键词进行加权，最后根据权重对关键词进行排序。假设Dn为测试语料库的大小，则该算法的关键词提取步骤如下：
(1)首先对给定的文本D进行分词、词性标注、去除停用词等数据预处理操作。分词处理可以使用jieba分词
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