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Chapter 1, 知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。
(1) 出现次数最多的词是----"的"、"是"、"在"----这一类最常用的词。它们叫做"停用词"（stop words），表示对找到结果毫无帮助、必须过滤掉的词。
(2) 我们需要一个重要性调整系数，衡量一个词是不是常见词。如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。
(3) 在词频的基础上，要对每个词分配一个"重要性"权重。
这个权重叫做"逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF），它的大小与一个词的常见程度成反比。
Chapter 2, steps
Step 1，计算词频。
考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。
或者
Step 2，计算逆文档频率。
这时，需要一个语料库（corpus），用来模拟语言的使用环境。
log(Amount_in_each_class <constant> / (number of files with the word + 1) )
如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1，是为了避免分母为0（即所有文档都不包含该词）。log表示对得到的值取对数。
Step 3，计算TF-IDF。
可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以，自动提取关键词的算法就很清楚了，就是计算出文档的每个词的TF-IDF值，然后按降序排列，取排在最前面的几个词。
优点 是简单快速，结果比较符合实际情况。
缺点 是，单纯以"词频"衡量一个词的重要性，不够全面，
From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html
先从简单的句子着手。
句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。
句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。
Step 1，分词。
句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。
句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
Step 2，列出所有的词。
我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
Step 3，计算词频。
句子A：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 1，也 0。
句子B：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 2，也 1。
Step 4，写出词频向量。
句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0]
句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]
到这里，问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。
两条线段之间形成一个夹角，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
以二维空间为例，上图的a和b是两个向量，我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们，可以用下面的公式求得：
假定a向量是[x1, y1]，b向量是[x2, y2]，那么可以将余弦定理改写成下面的形式：
数学家已经证明，余弦的这种计算方法对n维向量也成立。假定A和B是两个n维向量，A是 [A1, A2, ..., An] ，B是 [B1, B2, ..., Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦等于：
使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。
余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。
由此，我们就得到了"找出相似文章"的一种算法：
（1）使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；
（2）每篇文章各取出若干个关键词（比如20个），合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的词的词频（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）；
（3）生成两篇文章各自的词频向量；
（4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
"余弦相似度"是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可以采用它。
from http://blog.csdn.net/ehomeshasha/article/details/35988111
Naive Bayes for Text Classification
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原文地址：http://www.cnblogs.com/jesse123/p/5552014.html
