场景需求
有一篇文章，不在人工干预下，自动提取关键词。
基本理论
文章的关键词，最初的方法多是使用词语出现的频次（Term Frequency，缩写为TF）作为衡量的标准，但在实际应用过程中会出现一些无关紧要的关键词，如“我、你、他们”，“的”，“是”。
虽然这些毫无意义的助词、代词可以通过停用词来过滤掉，仍然会有一些有意义但不是关键词的干扰词语。那么有没有一种规则可以降低一些非常通用且常见词语的权值，而增加不那么常见词语的权值呢？
因此人们提出了新的规则，逆文档频率（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），IDF可以降低一些非常通用且常见词语的权值，而增加不那么常见词语的权值。下面将就如何在一篇文章自动提取关键词做一个项目框架流程图。
思路流程图
图 1：自动提取关键词原理图
计算公式
(1) 计算词频
(2) 计算逆文档频率
(3) 计算tfidf权重
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