TF-IDF是一种流行的文本特征提取技术，它主要用于文本分类，搜索引擎等场景，有助于提高文本内容处理的准确性。TF-IDF是一种统计技术，它可以计算一个词在文档集合中出现的频率和重要性。TF-IDF技术可以帮助我们从文本中提取出重要特征，搜索引擎等场景中可以用来提高搜索结果的准确性。
TF-IDF全称为Term Frequency-Inverse Document Frequency，即词频–逆文档频率。它的基本思想是：如果某个词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF是一种统计技术，通过计算一个词在文本集合中出现的频率和重要性来确定词汇重要性，使用这种方法可以有效地提取文本的特征。
TF-IDF的计算方法是：首先计算每个词在文档中的词频TF，即该词在文档中出现的次数与文档总词数的比值；然后计算该词的逆文档频率IDF，即该词在所有文档中出现的次数与文档总数的比值；最后将TF和IDF相乘，即得到该词的TF-IDF值。
TF-IDF技术可以帮助我们更好地理解文本内容，提取出文本中有用的特征，进而提高文本内容处理的准确性。它可以被应用在文本分类，搜索引擎，文本聚类，文档推荐等场景，是一种非常有用的文本处理技术。
