F-IDF(詞頻-逆文檔頻率)算法是一種統(tǒng)計方法，用以評估一字詞對于一個文件集或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降。該算法在數(shù)據(jù)挖掘、文本處理和信息檢索等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如從一篇文章中找到它的關(guān)鍵詞。
TFIDF的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現(xiàn)的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現(xiàn)，則認(rèn)為此詞或者短語具有很好的類別區(qū)分能力，適合用來分類。TF-IDF實際上就是 
TF*IDF，其中 TF(Term Frequency)，表示詞條在文章Document 中出現(xiàn)的頻率;IDF(Inverse Document 
Frequency)。
其主要思想就是，如果包含某個詞 
Word的文檔越少，則這個詞的區(qū)分度就越大，也就是 IDF 越大。對于如何獲取一篇文章的關(guān)鍵詞，我們可以計算這邊文章出現(xiàn)的所有名詞的 
TF-IDF，TF-IDF越大，則說明這個名詞對這篇文章的區(qū)分度就越高，取 TF-IDF 值較大的幾個詞，就可以當(dāng)做這篇文章的關(guān)鍵詞。
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