主要介绍了TF-IDF算法解析与Python实现方法详解，文章介绍了tf-idf算法的主要思想，分享了Python实现tr-idf算法所必要的预处理过程，以及具体实现代码等相关内容，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

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TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。比较容易理解的一个应用场景是当我们手头有一些文章时，我们希望计算机能够自动地进行关键词提取。而TF-IDF就是可以帮我们完成这项任务的一种统计方法。它能够用于评估一个词语对于一个文集或一个语料库中的其中一份文档的重要程度。 在一份给定的文件里，词频 (term frequency,

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。 同样，理论我这里不再赘述，因为和阮一峰大神早在2013年就将TF-IDF用一种非常通俗的方式讲解出来 TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 材料 1.语料库（已分好词） 2.停用词表（哈工大停用词表） 3.python3.5 语料库的准备 这里使用的语料库是《人民日报》2015年1月16日至1月18日的发表的新闻。并且在进行TFI