TF-IDF算法是一种文本处理技术，用于衡量单词在文本中的重要性。它结合了单词频率（TF）和逆文档频率（IDF），Python中可使用sklearn的TfidfVectorizer计算TF-IDF值，常用于文本相关性分析、聚类和信息检索。
TF-IDF算法介绍及Python代码实现
TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种常见的文本处理技术，利用出现频率较高的单词来描述某个文本内容，同时排除无意义的常用单词。它可以在搜索引擎、自然语言处理、文本分类等领域得到广泛应用，基于这个算法可以高效地进行文本相关性度量和文本特征筛选。
具体而言，TF-IDF算法是一种综合评价单词重要性的方法，其中TF代表单词在文本中出现的频率，IDF代表逆向文件频率因子，在所有文本中，出现该单词的文本数越少，其值越大，表示该单词的独特性和重要性也越大。两者相乘得到最后的TF-IDF值，表示该单词在当前文本中的重要性程度。
在Python中，我们可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来计算每个文本的TF-IDF值，示例如下：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 定义语料
corpus = [
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