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【8月更文挑战第20天】自然语言处理(NLP)是AI的关键领域，旨在使计算机理解人类语言。TF-IDF是一种重要的文本特征提取方法，用于衡量词汇的重要性。算法结合词频(TF)与逆文档频(IDF)，强调文档独有词汇。示例代码展示了如何利用Python的scikit-learn库实现TF-IDF，并应用于文本分类任务，通过朴素贝叶斯分类器实现高效分类。此方法广泛应用于信息检索、文本挖掘等领域。

TF-IDF算法在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）和信息检索中，被广泛用于特征提取和文本表示。以下是一个使用Python的scikit-learn库实现TF-IDF算法的简单示例，并展示如何将其应用于文本数据。

TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种用于信息检索与数据挖掘的加权技术，通过评估词语在文档中的重要性来过滤常见词语，保留关键信息。本文介绍了TF-IDF的基本概念、公式及其在Python、NLTK、Sklearn和jieba中的实现方法，并讨论了其优缺点。TF-IWF是TF-IDF的优化版本，通过改进权重计算提高精度。

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TF-IDF算法，全称Term Frequency-Inverse Document Frequency（词频-逆文档频率），是一种在信息检索和文本挖掘领域广泛应用的加权技术。它通过评估一个词语在文档中的重要程度，来挖掘文章中的关键词，进而用于文本分析、搜索引擎优化等场景。其核心思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高（TF高），且在其他文章中很少出现（IDF也高），则认为这个词或短语具有很好的类别区分能力，适合用来代表这篇文章的内容。 具体而言，TF-IDF由两部分组成，即词频(TF)和逆文档频率(IDF)。词频(TF)指的是某一个给定的词在该文件中出现的频率。这个数值通常会被归一化

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