给定一堆文本，用 TF-IDF 算法计算每个单词的重要性，并返回前 5 个最重要的单词。
一段文本，例如“今天天气真好，我很享受在户外玩耍的时间”。
TF-IDF算法可以根据单词在文本中的出现频率和在其他文本中的出现情况来评估单词的重要性。对于给定的文本“今天天气真好，我很享受在户外玩耍的时间”，根据TF-IDF算法计算每个单词的重要性，并返回前5个最重要的单词，具体步骤如下：

1. 将文本拆分成单词，去除停用词（例如“的”，“在”等）和标点符号。

2. 计算每个单词在文本中的出现频率TF（Term Frequency），即单词出现的次数除以文本中总单词数。

3. 计算每个单词在整个语料库中的出现情况IDF（Inverse Document Frequency），即总文档数除以包含该单词的文档数的对数的倒数。

4. 计算每个单词的TF-IDF值，即TF乘以IDF。

5. 按照TF-IDF值排序，返回前5个最重要的单词。

对于文本“今天天气真好，我很享受在户外玩耍的时间”，根据上述步骤，前5个最重要的单词可能是“享受”、“户外”、“玩耍”、“天气”、“时间”。