TF-IDF演算法是什麼呢？

TF-IDF （ Term Frequency-Inverse Document Frequency ）是一種常用於資訊檢索和文字挖掘的統計方法，用於評估一個詞在文件集或一個語料庫中的重要程度。 TF-IDF 是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個檔案集或一個語料庫中的其中一份檔案的重要程度。字詞的重要性隨著它在檔案中出現的次數成正比增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。

TF-IDF （ Term Frequency-Inverse Document Frequency ）是一種用於資訊檢索和文字挖掘的常見權重化技術。它用於評估一個詞對於一個文件集合的重要性或特徵程度。

TF （ Term Frequency ）表示一個詞在一個文件中的出現頻率。 TF 可以透過簡單地計算詞在文件中出現的次數除以文件總詞數來獲得，或者透過將詞頻進行歸一化處理，例如使用詞頻的對數形式。

IDF （ Inverse Document Frequency ）表示一個詞在整個文件集合中的稀有程度。 IDF 可以透過計算文件集合中總文件數除以包含該詞的文件數的對數來獲得。 IDF 越大，表示詞越稀有，對於區分不同文件的能力越強。

TF-IDF 是將 TF 和 IDF 相乘得到的權重值。 TF-IDF 值越大，表示該詞在文件中的重要性越高。 TF-IDF 可以用於計算文件的相似性，進行特徵選擇和文字分類等任務。

在實際應用中，通常會對TF 和 IDF 進行一些調整，例如使用平滑技術，以便更好地反映詞的重要性。

例如，可以使用 TF-IDF 演算法，實現分析物件文件的關鍵字詞的提取。具體可以透過文件預處理選擇候選關鍵字，透過對關鍵字的加權處理，即計算每個的 TFIDF 權重，再根據 TFIDF 權重對候選詞進行降序排列，從而確立文件關鍵字，進而實現文件分析功能。