编辑人员需要一个搜索工具，该工具能够返回文档语料库中查询词最重要且最具代表性的文章。初始工具返回通用词匹配，需要手动筛选。哪种解决方案能够捕获每篇文档的词重要性和频率，从而使工具突出显示查询词最重要的文章？

正确答案描述了TF-IDF（词频-逆文档频率）算法。TF-IDF通过结合词频（Term Frequency，TF，衡量词在文档中的重要性）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF，衡量词在整个语料库中的普遍性）来评估词语对文档的重要性。TF-IDF得分高的词语在特定文档中出现频繁，但在整个语料库中相对稀有，因此更能代表该文档。其他选项：LDA用于主题建模，而非直接衡量查询词的重要性；词嵌入主要用于捕捉词语的语义相似性，与标题嵌入的距离不能直接反映查询词在文章中的代表性；仅使用词频表并排除停用词无法有效区分词语在文档中的重要性和代表性，因为常见词即使不是停用词也可能出现频繁但缺乏区分度。