TF-IDF是一种用于文本挖掘和信息检索的常用技术，它可以将文本转换为向量表示，以便进行机器学习和自然语言处理。TF-IDF代表“Term Frequency-Inverse Document Frequency”，即“词频-逆文档频率”。
TF-IDF矢量化的思想是将文本表示为向量，其中每个维度对应于一个单词，并将单词在文本中的重要性编码为该单词的权重。这个权重是通过计算该单词在文本中出现的频率（TF）和该单词在整个文集中出现的频率（IDF）的乘积得到的。
TF是一个单词在文本中出现的频率，可以通过简单地计算该单词在文本中出现的次数并将其除以文本中的总单词数来计算。然而，如果一个单词在文本中出现得非常频繁，那么它的TF值可能会高于其他单词，因此会影响矢量的权重。为了避免这种情况，可以使用“词频-归一化”来规范化TF值，例如将每个单词的TF值除以文本中单词出现最多的单词的TF值。
IDF是一个单词在整个文集中出现的频率，计算公式是总文档数除以包含该单词的文档数的对数。这个值可以告诉我们一个单词的普遍程度，即它是否足够罕见，以至于只有特定文档中出现，或者是否是普遍的单词，可能不太有用。
通过使用TF-IDF，文本可以被表示为向量，其中每个维度对应于一个单词，并且每个单词都有一个相关联的权重。这种表示可以用于许多自然语言处理和机器学习任务，例如文本分类、情感分析和信息检索。在信息检索中，用户的查询可以被表示为向量，然后可以使用余弦相似度来比较查询向量与文档向量，以查找最相关的文档。
虽然TF-IDF矢量化在许多应用中非常有用，但它也存在一些限制。例如，它假设单词之间是相互独立的，而忽略了句法和语义信息。此外，如果语料库很大，则需要使用分布式计算技术来计算TF-IDF向量，这可能会导致计算成本非常高。
