TF-IDF，全称为“Term Frequency-Inverse Document Frequency”，是一种用于评估一个词对于一个文档集合或语料库中的文档重要性的统计方法。TF-IDF值越高，表示该词在文档中越重要且在整个文档集合中越独特。在Go语言中实现TF-IDF算法，可以帮助开发者构建搜索引擎、推荐系统或者进行文本分类等任务。
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预处理：对原始文本进行清理，去除标点符号、停用词（如“的”、“是”等常见词），并将所有词转换为小写。这一步可以通过正则表达式和词典库来实现。
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分词：将文本拆分为单词或词组，在Go中可能需要借助第三方库，如
github.com/jdkato/prose或自定义的分词函数。 -
建立词汇表：收集所有文档中的唯一词，创建一个词汇表，为每个词分配唯一的ID。
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计算TF（词频）：遍历每个文档，统计每个词在文档中的出现次数，然后除以文档的总词数，得到TF值。
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计算IDF（逆文档频率）：对每个词，使用IDF公式计算其IDF值：
IDF = log(文档总数/ (包含词的文档数 + 1))。 -
计算TF-IDF矩阵：根据词汇表和每个文档的TF值，结合对应的IDF值，构建一个稀疏矩阵，矩阵的行代表文档，列代表词，值为TF-IDF。
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应用TF-IDF：这个矩阵可以用于多种任务，如文档相似度计算（使用余弦相似度）、关键词提取或文本分类。
在处理中文文本时，可能还需要解决中文分词的复杂性和多义词的问题。
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