TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它通过计算词汇在文档中的频率（Term Frequency, TF）和在整个语料库中的逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF），来评估词汇的重要性和相关性。

TF-IDF的计算公式如下：

简单来说关键词出现的次数越多且存在于其他文档中的频率越低，那么这个关键词就越重要。