tf代表词频，idf代表逆文本频率指数

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。它主要用于评估一个词语在一篇文档中的重要程度。

TF（Term Frequency）表示词频，衡量一个词在一篇文档中出现的频率。通常，词频可以通过以下公式计算：
\[ \text{TF}(t,d) = \frac{\text{词语} \ t \ \text{在文档} \ d \ \text{中出现的次数}}{\text{文档} \ d \ \text{中的词语总数}} \]

IDF（Inverse Document Frequency）表示逆文档频率，衡量一个词在整个语料库中的普遍重要性。其计算公式如下：
\[ \text{IDF}(t,D) = \log \left( \frac{N}{|\{d \in D : t \in d\}|} \right) \]
其中，\( N \) 是文档总数，\( |\{d \in D : t \in d\}| \) 是包含词语 \( t \) 的文档数。

结合起来，TF-IDF的计算公式为：
\[ \text{TF-IDF}(t,d,D) = \text{TF}(t,d) \times \text{IDF}(t,D) \]

根据以上分析，TF 和 IDF 分别代表：
- TF：词频
- IDF：逆文档频率

因此，正确答案是：
B: 词频