正確答案是：A: TF * IDF

### 專(zhuān)業(yè)分析

TF-IDF，即Term Frequency-Inverse Document Frequency，是一種常用的文本特征提取方法，用于評(píng)估一個(gè)詞語(yǔ)對(duì)一個(gè)文檔或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的重要程度。它由兩部分構(gòu)成：

1. **TF (Term Frequency)**：
- 描述詞語(yǔ)在文檔中出現(xiàn)的頻率。通常，詞頻 \( \text{TF}(t, d) \) 是詞語(yǔ) \( t \) 在文檔 \( d \) 中出現(xiàn)的次數(shù)。公式如下：
\[
\text{TF}(t, d) = \frac{\text{詞語(yǔ) } t \text{ 在文檔 } d \text{ 中出現(xiàn)的次數(shù)}}{\text{文檔 } d \text{ 中的總詞語(yǔ)數(shù)}}
\]

2. **IDF (Inverse Document Frequency)**：
- 用于降低那些在語(yǔ)料庫(kù)中普遍出現(xiàn)的詞語(yǔ)的重要性，如“的”、“是”等。IDF通過(guò)計(jì)算逆文檔頻率來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，公式如下：
\[
\text{IDF}(t, D) = \log \left(\frac{N}{|\{d \in D : t \in d\}|}\right)
\]
其中，\( N \) 是文檔總數(shù)，\( |\{d \in D : t \in d\}| \) 是包含詞語(yǔ) \( t \) 的文檔數(shù)量。

3. **TF-IDF Calculation**：
- 將上述兩個(gè)值相乘得到TF-IDF值：
\[
\text{TF-IDF}(t, d, D) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t, D)
\]
- 其結(jié)果是一個(gè)衡量詞語(yǔ)在特定文檔中相對(duì)重要性的重要度值。

### 應(yīng)用示例

TF-IDF常用于信息檢索和文本分類(lèi)任務(wù)中，例如：
- 計(jì)算關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁(yè)搜索中的重要性。
- 提取文檔的特征以便進(jìn)行分類(lèi)或聚類(lèi)。

通過(guò)這種方法，可以有效過(guò)濾掉一些常見(jiàn)但不重要的詞語(yǔ)，從而突出關(guān)鍵詞匯，提高文本分析的效率和準(zhǔn)確性。