使用Python和TF-IDF算法进行关键词提取_python tfidf 关键词提取

TF-IDF是一种文本分析和信息检索中广泛使用的技术，可以帮助我们自动提取文本中的关键词，从而更好地理解文本内容。本文将介绍TF-IDF算法的原理、计算公式和实际应用，帮助您理解并应用这一强大的文本分析工具。

TF-IDF算法的计算公式

TF-IDF算法的核心思想是根据一个词在文档中的频率（Term Frequency，TF）和在整个语料库中的逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）来衡量词的重要性。TF衡量了一个词在文档中的重要性，而IDF衡量了一个词在整个语料库中的重要性。TF-IDF的计算公式如下：

TF（词频）计算公式

TF(t, d) = (词t在文档d中出现的次数) / (文档d中的总词数)

IDF（逆文档频率）计算公式

IDF(t) = log(语料库中的文档总数 / 包含词t的文档数 + 1)

TF-IDF计算公式

TF-IDF(t, d) = TF(t, d) * IDF(t)

其中，t代表关键词，d代表文档。

实例代码

下面是一个使用Python编写的TF-IDF算法的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
# 语料库
corpus = [
    "TF-IDF是一种用于文本分析的重要算法。",
    "通过TF-ID