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TF-IDF计算时定义的名称

是词频-逆文档频率（Term Frequency-Inverse Document Frequency）。

词频（Term Frequency，TF）指的是在一个文档中某个词出现的频率，计算公式为：某个词在文档中出现的次数 / 文档中所有词的总数。

逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）指的是一个词在整个文档集合中的重要性，计算公式为：log(文档集合中的文档总数 / 包含该词的文档数 + 1)。

TF-IDF是将词频和逆文档频率相乘得到的一个值，用于衡量一个词在文档中的重要性。它可以用于文本挖掘、信息检索、自然语言处理等领域。

在腾讯云中，可以使用腾讯云自然语言处理（NLP）服务来进行TF-IDF计算。该服务提供了丰富的自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命名实体识别等，可以帮助开发者快速实现文本处理相关的功能。

腾讯云自然语言处理（NLP）服务的产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/nlp

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