基于jieba分词的TF-IDF提取关键词算法中，根据不一样领域自定义所使用逆向文件频率（IDF）的文本语料库

TF-IDF的概念 TF（Term Frequency，缩写为TF）也就是词频，即一个词在文中出现的次数，统计出来就是词频TF，显而易见，一个词在文章中出现不少次，那么这个词确定有着很大的做用，在提取关键词以前，因为待提取的语句中会有不少无用词，例如“的”，“我”等等，因此我我的理解在提取关键词以前的简单步骤以下：python 待分析语句------>分词------>去除停用词------>提取

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