之前就了解过TF-IDF，现在做一个回顾。
概念：
TF（Term Frequency）词频:一个文档中关键词出现的次数/该文档的总词数，
IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率:
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词），这就是一个调整系数，如果某个词在语料库中总体比较少见，但是它在这篇文档里出现频率很高，那这个词就很有可能是我们需要的关键词
得到"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。