TF-IDF

TF-IDF（Term Frequency - Inverse Document Frequency）分为两个部分词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency）。

词频（Term Frequency）

词频= $\frac{某个词在文章中出现的频数}{文章总词数}$ ，表示某个词语在某篇文章中出现的频数。某词语出现频数越高，则重要性越高。除以文章总词数是减少文章长短不同而导致的影响。

逆文档频率（Inverse Document Frequency）

逆文档频率= $\log_{}{\frac{语料库文档总数}{含有该词的文档数+1}}$ ，如果含有该词的文档数越多，则说明这个词很常见、不重要，IDF值越小。

注意：语料库文档总数≥含有该词的文档数，因此IDF值必然大于0（分母+1是为了避免分母为0，即所有文档都不含该词）

TF-IDF=词频（TF）*逆文档频率（IDF）

TF-IDF值与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语料库中出现次数成反比。

当一个词的TF-IDF值越高，则说明这个词在这篇文章中多次出现，在其他文章中很少见，那么这个词就很可能是关键词。

优缺点

优点：简单快速，而且容易理解
缺点：用词频来衡量文章中的一个词的重要性不够全面；没有考虑语序，“武松打虎”，"虎打武松"是一样的特征表示

代码实现-jieba

from jieba.analyse import *
with open('sample.txt', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 使用TF-idf方式提取关键词和权重，并且依次显示出来。如果你不做特殊指定的话，默认显示数量为20个关键词。
for keyword, weight in extract_tags(data, topK=20, withWeight=True):
    print('%s %s' % (keyword, weight))

基于特定语料库的TF-IDF关键词提取实现原 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)

补充阅读：TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志 (ruanyifeng.com)

Text Rank

提取词汇，形成节点
依据词汇的关联，建立链接
依照连接节点的多少，给每个节点赋予一个初始的权重数值
开始迭代。根据某个词所连接所有词汇的权重，重新计算该词汇的权重，然后把重新计算的权重传递下去，直到这种变化达到均衡态，权重数值不再发生改变
根据最后的权重值，取其中排列靠前的词汇，作为关键词提取结果

代码-jieba

from jieba.analyse import *
with open('sample.txt', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()
for keyword, weight in textrank(data, withWeight=True):
    print('%s %s' % (keyword, weight))