novel_nlp

tfidf关键字提取，使用lac分词
目前测试了诡秘之主

修改了TfidfVectorizer里边的一个地方，即

idf = np.log(n_samples / df) + 1
改为
idf = np.log(n_samples / df)/np.log(1.1) + 1

修改调参了log的底数/基数
使得idf 逆向文件频率 逆向文档频率 的权重增加
目前为1.1，越接近1，idf权重越大

如果完全去掉np.log，idf的权重就太大了，还是不要去掉

一开始是用的乘，发现乘不行，得改log的底数/基数（发现改log的底数/基数也是同理啊，也是乘个常数，也不行，我傻了，应该得改成如下）

idf = np.log(n_samples / df)*np.log(n_samples / df) + 1

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用于速览/速读小说大致内容和走向