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TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种罕用于信息检索和文本开掘的统计办法，用于评估一个词在文档集或一个语料库中的重要水平。TF-IDF 是一种统计办法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要水平。字词的重要性随着它在文件中呈现的次数成正比减少，但同时会随着它在语料库中呈现的频率成反比降落。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本开掘的常见权重化技术。它用于评估一个词对于一个文档汇合的重要性或特色水平。
TF（Term Frequency）示意一个词在一个文档中的呈现频率。TF 能够通过简略地计算词在文档中呈现的次数除以文档总词数来取得，或者通过将词频进行归一化解决，例如应用词频的对数模式。
IDF（Inverse Document Frequency）示意一个词在整个文档汇合中的罕见水平。IDF 能够通过计算文档汇合中总文档数除以蕴含该词的文档数的对数来取得。IDF 越大，示意词越罕见，对于辨别不同文档的能力越强。
TF-IDF 是将 TF 和 IDF 相乘失去的权重值。TF-IDF 值越大，示意该词在文档中的重要性越高。TF-IDF 能够用于计算文档的相似性，进行特征选择和文本分类等工作。
在理论利用中，通常会对 TF 和 IDF 进行一些调整，例如应用平滑技术，以便更好地反映词的重要性。
例如，能够应用 TF-IDF 算法，实现剖析对象文档的关键字词的提取。具体能够通过文档预处理抉择候选关键字，通过对关键字的加权解决，即计算每个的 TFIDF 权重，再依据 TFIDF 权重对候选词进行降序排列，从而确立文档关键字，进而实现文档剖析性能。
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