在信息爆炸的时代，如何快速从海量文本中提炼出核心内容？关键字提取算法TF（Term Frequency）便是这样一位“幕后英雄”。它通过计算词语在文档中出现的频率，帮助我们聚焦于那些高频词汇，从而精准定位文章主题。简单来说，TF就是统计某个词在文档中出现的次数，并将其归一化处理，以反映该词的重要性。

例如，在一篇关于健康饮食的文章中，“蔬菜”、“营养”和“健康”这些词可能频繁出现，而像“沙发”这样的词则很少见。此时，TF算法会赋予“蔬菜”等词更高的权重，让它们成为关键词。这种方法虽然直观，但在实际应用中还需结合其他技术如IDF（逆文档频率），以避免过于常见的停用词干扰结果。

TF算法的优点在于实现简单、效率高，尤其适合对实时性要求较高的场景，比如新闻热点追踪或搜索引擎优化。然而，它也有局限性，无法完全理解语义关系，因此常与其他自然语言处理技术联合使用，以提升准确性。

总之，TF算法就像是阅读中的“放大镜”，帮助我们迅速抓住重点，让信息获取更加高效！🔍🔍