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用于评估一个词在文本中的重要程度。这种方法通过计算每个词的词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF），以确定该词在整个语料库中的重要程度。 TF-IDF算法的主要优点是可以过滤掉一些常见的但无关紧要的词语，同时保留影响整个文本的重要字词。这种方法在信息检索、文本分类和主题建模等应用中具有广泛的使用价值。 TF-IDF算法的核心思想是：如果一个词在文本中出现的频率较高，并且在整个语料库中出现的文档频率较低，则认为该词具有较高的重要性。这个算法通过将每个词的词频和逆文档频率相乘，得到该词的TF-IDF值，从而评估该词在整个文本中的重要程度。 在实际应用中，TF-IDF算法需要先进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤，以便更好地提取关键词。在计算TF和IDF时，需要根据具体的文本数据集进行适当的调整和优化。

基于TF-IDF的关键词提取方法是一种有效的文本挖掘技术，可以帮助我们快速准确地提取文本中的重要信息，为后续的文本分类、信息检索和主题建模等任务提供有力的支持。

四川雍和科技成果转化服务有限公司是四川省内唯一一家从事知识产权保险系列服务的机构，也是一家综合性的创新创业孵化服务机构。业务体系建设情况如下： （1）专利与科研风险保障计划项目服务体系。专利与科研风险保障计划项目是四川省内唯一一个具有市场化推广前景的知识产权金融服务项目，由四川雍和科技成果转化服务有限公司、四川雍和道知识产权代理事务所（特殊普通合伙）和紫金财产保险股份有限公司四川分公司、四川省知识产权发展研究中心共同运营。主要服务定位于知识产权创造阶段的保护，潜在市场份额15-20亿。项目启动于2023年7月，目前已完成约百万元的知识产权保险承保及服务工作。 （2）创新创业孵化服务体系：由成都雍和通企业管理咨询有限公司、四川雍和道知识产权代理事务所（特殊普通合伙）、四川中磊会计师事务所有限责任公司共同运营。主要服务于企业的创新创业活动，包括科技型中小企业辅导、国家高吸技术企业辅导、专精特新中小企业辅导、专精特新小巨人企业辅导、知识产权服务、财务审计等服务。近3年，辅导成功约300家科技型中小企业，200家国家高新技术企业、50家专精特新中小企业以及4家专精特新小巨人企业。