万科网络科技

  TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于衡量一个词在文档集合中的重要程度的统计方法，可以帮助确定一个词对于特定文档的重要性。
TF-IDF 的计算公式如下：
  TF(t, d) = (t 在文档 d 中出现的次数) / (文档 d 中的总词数)
  IDF(t, D) = log(文档集合 D 的总文档数 / (包含词 t 的文档数 + 1))
  TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) * IDF(t, D)
  其中，t 为要计算 TF-IDF 值的词语，d 为要计算 TF-IDF 值的文档，D 为文档集合。
具体计算 TF-IDF 的步骤如下：
  1. 计算词语 t 在文档 d 中的 TF 值。
  2. 计算词语 t 在文档集合 D 中的 IDF 值。
  3. 将 TF 值和 IDF 值相乘，得到 TF-IDF 值。
  通过计算 TF-IDF 值，可以发现在一个文档集合中哪些词语对于某个文档是最重要的，从而进行文本挖掘、信息检索等任务。