给定一组文档，使用TF-IDF方法计算单词的重要性并返回结果。
文档1：机器学习是当前数据科学领域中最受欢迎的分支之一，它涉及许多科学和工程领域。
文档2：自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机如何理解和处理人类语言。
以下是文档中每个单词的TF-IDF值：

| 单词        | 文档1 TF-IDF | 文档2 TF-IDF |
|-------------|--------------|--------------|
| 机器学习    | 0.067        | 0.000        |
| 当前        | 0.067        | 0.000        |
| 数据科学    | 0.067        | 0.000        |
| 领域        | 0.067        | 0.000        |
| 最受欢迎    | 0.067        | 0.000        |
| 分支        | 0.067        | 0.000        |
| 许多        | 0.067        | 0.000        |
| 科学        | 0.067        | 0.000        |
| 工程        | 0.067        | 0.000        |
| 自然语言    | 0.000        | 0.105        |
| 处理        | 0.000        | 0.105        |
| 人工智能    | 0.000        | 0.105        |
| 理解        | 0.000        | 0.105        |
| 重要        | 0.000        | 0.105        |
| 分支        | 0.000        | 0.105        |
| 涉及        | 0.000        | 0.105        |

其中，TF-IDF是词频-逆文档频率，表示单词在文档中的重要程度。 某个单词的TF-IDF值越高，它在文档中越重要。TF-IDF的计算方法是单词的词频（TF）与逆文档频率（IDF）的乘积。