其实就是一个词在一篇文章中出现的频率在开平方，频率越高，说明这个词在这篇文章中的权重越高
idf(word) = 1+log(numDocs/(docFreq +1)) numdocs是所有文档的数量，docFreq 是包含有word的文档的数量。可以看出当docFreq越大，则IDF越小，例如像the这样的词，几乎每篇文章里都有，所以这样的词权重就很低
可以想象，如果文档的长度越小，那么某个词在这个文档中的权重就越高。Field-length norm 的计算方法 norm(d) = 1/sqrt(numTerms) 在全文索引中Filed-length norm是很重要的，而其他类型的检索可能不需要field-length norm。对于每个string field norms大约消耗一个字节的存储容量，所以当我们不需要全文索引，仅仅是查找关键词的时候，不要norms功能可以节省不少的存储空间。
上述的三个因素—词频（TF），逆向文件频率（IDF）和filed-length norm， 实在在索引时间计算和保存的。这些被用来计算一个单词在某个特定文档中的权重。
当然我们在索引文件的时候并不是单单用一个单词，当我们用多个词来搜索某个文件的时候怎么办呢？ 这时候我使用向量空间模型。一个向量中的每一个数字是一个单词在这个文档中的权重（用TF/IDF计算的）。 首先先计算查询字符串的对于每个词的权重向量，然后再计算文档的向量。然后再用余弦定理计算两个文档向量的距离d，d越接近于1说明访问字符串和这个文档的相关度越高。
