根据给定的一组文本数据，使用TF-IDF算法计算每个单词的重要性值。 
一组文本数据，例如["This is a sentence.","This is another sentence."]
使用TF-IDF算法计算每个单词的重要性值：

1. 首先，对于每个文本数据，计算所有单词的词频TF（Term Frequency），即每个单词在该文本中出现的次数除以该文本的总单词数。
2. 然后，对于每个单词，计算其在所有文本中的文档频率DF（Document Frequency），即出现该单词的文本数除以总文本数。
3. 最后，计算TF-IDF值，即 TF * log(N/DF)，其中N为总文本数。

例如，对于给定的文本数据 ["This is a sentence.", "This is another sentence."]，我们可以得到以下结果：

- 单词"This"
  - 在第1个文本中出现1次，第2个文本中出现1次，总共出现2次。
  - 在两个文本中都出现，文档频率DF=2/2=1。
  - TF-IDF值=（1/3）*log（2/1）= 0.176。
- 单词"is"
  - 在第1个文本中出现1次，第2个文本中出现1次，总共出现2次。
  - 在两个文本中都出现，文档频率DF=2/2=1。
  - TF-IDF值=（1/3）*log（2/1）= 0.176。
- 单词"a"
  - 在第1个文本中出现1次，第2个文本中出现0次，总共出现1次。
  - 只在一个文本中出现，文档频率DF=1/2=0.5。
  - TF-IDF值=（1/3）*log（2/0.5）= 0.332。
- 单词"sentence"
  - 在第1个文本中出现1次，第2个文本中出现1次，总共出现2次。
  - 在两个文本中都出现，文档频率DF=2/2=1。
  - TF-IDF值=（1/3）*log（2/1）= 0.176。
- 单词"another"
  - 在第1个文本中出现0次，第2个文本中出现1次，总共出现1次。
  - 只在一个文本中出现，文档频率DF=1/2=0.5。
  - TF-IDF值=（1/3）*log（2/0.5）= 0.332。