使用TF-IDF构建Python中的逆向文件频率（Inverse Document Frequency）模型

使用TF-IDF构建Python中的逆向文件频率（Inverse Document Frequency）模型

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，可以用于构建文本分类、信息检索和自然语言处理等任务的模型。在Python中，我们可以使用TF-IDF模型来计算文档中每个词的重要性，并根据这些重要性来构建特征向量表示文本。

下面我们将详细介绍如何使用Python构建TF-IDF模型，并提供相应的源代码实现。

首先，我们需要导入必要的库，包括sklearn和numpy：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np

接下来，我们准备一些文本数据作为示例。假设我们有三个文档，分别是：

documents = [
    "