TF-IDF和TextRank_为了计算的方便,我们定义第1个单词的tf为t fi=w。其中ni表示第1个单词在所有文章

TF-IDF简介

TF（term frequency)意为词频，用来计算关键词w在文档D中出现的频率，计算公式如下：

其中count(w)为关键词w在目标文档（查询）中出现的次数，Di表示该文档中出现的词的总个数。当一个词在文档中出现次数越多，TF越大。

IDF(inverse document frequency)意为逆文档频率，用来表示关键词w在所有文档中出现的普遍程度，其计算公式如下：

N表示文档总个数，I(w,Di)用来衡量关键词w是否在第i个文档中出现，出现时取值为1，不出现时取值为0。由公式可知，IDF反应一个词的普遍程度-当一个词越普遍（即大量文档中都包含这个词时），IDF值越小。反之，IDF越大。

当一个词在所有文档中都未出现时，上式的分母为0，因此需要对公式进行平滑操作：

关键词w的TF-IDF值为上面两个值之积，即：

从上述定义可知：

1、当一个词在文档中频率越高并且新鲜度高（即普遍度低），其TF-IDF越大。

2、TF-IDF兼顾词频和新鲜度，会过滤掉一些常见词，保存能够给目标文档提供更多信息的重要词。

TextRank简介

TextRank主要思想：通过词与词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值，排序rank就可以得到关键词。