場景需求
有一篇文章，不在人工干預下，自動提取關鍵詞。
基本理論
文章的關鍵詞，最初的方法多是使用詞語出現的頻次（Term Frequency，縮寫為TF）作為衡量的標準，但在實際應用過程中會出現一些無關緊要的關鍵詞，如“我、你、他們”，“的”，“是”。
雖然這些毫無意義的助詞、代詞可以通過停用詞來過濾掉，仍然會有一些有意義但不是關鍵詞的干擾詞語。那麼有沒有一種規則可以降低一些非常通用且常見詞語的權值，而增加不那麼常見詞語的權值呢？
因此人們提出了新的規則，逆文檔頻率（Inverse Document Frequency，縮寫為IDF），IDF可以降低一些非常通用且常見詞語的權值，而增加不那麼常見詞語的權值。下面將就如何在一篇文章自動提取關鍵詞做一個項目框架流程圖。
思路流程圖
圖 1：自動提取關鍵詞原理圖
計算公式
(1) 計算詞頻
(2) 計算逆文檔頻率
(3) 計算tfidf權重
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