F-IDF模型（term frequency–inverse document frequency，词频与逆向文件频率）。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库的重要程度。TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的词频高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
TF-IDF有两个值，一个是词频率，另一个是IDF（inverse document frequency，逆向文件频率）。如图中的计算方式。
举个例子，库中10000篇文档，10000篇提到“母牛”，其中10篇提到“产奶量”，比如一篇关于“母牛的产奶量”的文字，这篇文章有100个词，“母牛”出现5次，“产奶量”出现2次)。
通过计算发现，虽然“母牛”的词频率很高，但IDF值很低，最后“母牛”的TF-IDF很低，也就是说这个词不具太大的标识度。而“产奶量”这个词的词频率不高，但它的辨识度很高，最终它的TF-IDF也很高。
