تردد المصطلح - تردد المستند العكسي (TF-IDF)

مصطلح التردد - تردد المستند العكسي (TF-IDF) هو خوارزمية شائعة الاستخدام في معالجة اللغات الطبيعية (NLP). يقوم بتقييم أهمية الكلمات داخل المستند بناءً على تكرارها وأهميتها النسبية في مجموعة أو مجموعة من المستندات.

مبدأ TF-IDF بسيط بشكل خادع. إنه نتاج مقياسين مختلفين، وهما: 1) تردد المصطلح (TF) و2) تردد المستند العكسي (IDF).

تكرار المصطلح (TF) هو عدد المرات التي يظهر فيها مصطلح (كلمة) في مستند معين. كلما زاد التكرار، زادت أهمية تلك الوثيقة. عادةً ما يتم حساب TF للكلمة لكل مستند عن طريق قسمة عدد مرات ظهور الكلمة على إجمالي عدد الكلمات في المستند.

يقوم تردد المستند العكسي (IDF) بتقييم الأهمية النسبية للمصطلح عبر مجموعة من المستندات. يتم حساب IDF للكلمة عن طريق أخذ لوغاريتم عدد المستندات في المجموعة مقسومًا على عدد المستندات التي تحتوي على المصطلح المحدد. كلما زاد عدد المستندات التي تحتوي على مصطلح معين، قلت أهميته للمجموعة.

تحتوي خوارزمية TF-IDF على الكثير من التطبيقات في مجال استرجاع المعلومات، مثل تحسين محركات البحث وتصنيف النص. كما يتم استخدامه لتحديد أهم الكلمات في مستند أو مجموعة من المستندات، ولترتيب نتائج البحث بدقة.

في سياق أجهزة الكمبيوتر والبرمجة والأمن السيبراني، يمكن استخدام TF-IDF في مجموعة متنوعة من المهام المختلفة، مثل تحليل المشاعر وتصنيف النص ونمذجة المواضيع. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام TF-IDF لتحديد أهم الكلمات الرئيسية في المجموعة، والتي يمكن استخدامها بعد ذلك لتحسين المحتوى.

بشكل عام، تعد TF-IDF خوارزمية مهمة تستخدم في معالجة اللغات الطبيعية ومهام التعلم الآلي. يمكن استخدامه لتحديد المصطلحات المهمة في المجموعة لاستخدامها في مجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك تصنيف النص، وتحليل المشاعر، وتحسين المحتوى.