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4.6 EMB 奖励。
3065. rxms写摘要
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明天是许多课程交论文的截止日期，但是还有许多论文的摘要没写好，rxms 已经来不及自己写了，她想写个程序自动摘要，提取 20 个关键词作为文章的摘要。
什么是关键词呢？如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，这正是我们所需要的关键词，这可以通过 TF-IDF 来衡量，TF-IDF 的计算步骤如下：
第一步，计算词频 TF。
第二步，计算逆文档频率 IDF(log 取以 e 为底)。
第三步，计算 TF-IDF。
最后将词按 TF-IDF 降序排列，TF-IDF 值一样的时候按字典序升序排列，排在最前面的 20 个词就是要找的关键词。
最后将词按 TF-IDF 降序排列，TF-IDF 值一样的时候按字典序升序排列，排在最前面的 20 个词就是要找的关键词。输入格式
第一行为测试数据组数 T。
给出三个整数 N （1≤N≤1000）、B （1≤B≤1000）、D(1≤D≤1000)，分别表示候选词的个数 N、文章的总词数 B、语料库的文档总数 D，。
接下去 N 行，每一行是一个候选词（字符串长度小于 100）、在文章中出现次数 b （b≤B）、语料库中包含该词的文档数 d （d≤D）。
输出格式
对于每组数据，先输出一行 “Case #X:”，其中 X 表示第几组数据，
再在一行中输出关键词，中间以空格隔开，关键词个数不足 20 个的输出它原来的个数。
样例
Input
1 4 5 100 I 1 90 Love 2 10 ECNU 1 2 You 1 90
Output
Case #1: Love ECNU I You
题目标签