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下一篇文章内容预览：
基于itf-idf算法的关键词提取
提出问题
假设我们有一篇文章，需要从中提取关键词，我们如何通过计算机来做到这一点？
TF-IDF算法简介
一篇文章的关键词基本能够体现文章的内容，几乎都是文章中出现频率较高的词。统计每个词在文章中出现的次数，出现频率最高的就是该篇文章的关键词。那么具体怎么统计呢？这里有一个专业术语叫词频（TF）。计算公式如下：
TF（Term ）=某个单词在一篇文章中出现的次数/这篇文章的总单词数
比如：我正在研究人工智能，我一定会成功。
**通过分词获取分词：**我正在研究人工智能，并且我一定会成功。
分词后关键词提取工具搜索下拉词多久会消失★64xl.com做下拉框网站，哔站搜索电脑下拉，这个句子中有 9 个分词：我正在 1 学习 1 人工智能 1 和 1 将 1 成功 1 之 1
我们计算“人工智能”的词频0.11=1/9
但实际上我们肉眼就能看出来有一类词出现的非常频繁，比如“的”、“了”、“在”。很显然，这些词根本不能体现文章的重要性关键词提取工具，肯定不是文章的关键词。这一类词有个专业术语叫停用词（stop），这些词一般在处理时就被过滤掉了。还有一类词，比如阮一峰大佬举的例子中的“中国蜜蜂养殖”。我们一眼就能看出，蜜蜂、养殖等词虽然很少见，但却是这篇文章的关键词，而“中国”在各类文章合集中经常可见。“蜜蜂”和“养殖”的权重应该比“中国”高。分词的权重叫“逆文档频率”（ ）。