1.原理
tf-idf = tf * idf，反应一个词在该行业的重要性：如果词在该行业出现得频率高，且相对并不普遍，则认为这个词重要。
tf是词频 = 词出现次数/总词数。
idf是逆文档频率 = log{文档总数/包含该词文档数+1}，+1的目的是防止分母为0。
2.中文tf-idf实验
还是用之前提到的维基百科语料作为算idf的数据源。先将数据源以自带的doc标签分成一个个文档，对每个文档，统计该文档的词集（ansj分词）。最后统计每个词在多少文档中出现，进一步算出idf。实验中用List<Set<String>>储存文档的词集，内存会吃不消，所以先分批用文件储存文档词集这个中间结果，再读取文件计算，将词的IDF值记录（固化）下来。
