Termín frekvence-inverzní frekvence dokumentu (TF-IDF)

Termín Frekvence-inverzní frekvence dokumentu (TF-IDF) je algoritmus běžně používaný ve zpracování přirozeného jazyka (NLP). Hodnotí důležitost slov v dokumentu na základě jejich četnosti a relativní důležitosti v korpusu nebo souboru dokumentů.

Princip TF-IDF je zdánlivě jednoduchý. Je součinem dvou různých metrik, a to: 1) Term Frequency (TF) a 2) Inverse Document Frequency (IDF).

Term Frequency (TF) je počet, kolikrát se termín (slovo) vyskytuje v daném dokumentu. Čím vyšší frekvence, tím důležitější je pro daný dokument. TF slova se obvykle vypočítává na dokument vydělením počtu výskytů slova celkovým počtem slov v dokumentu.

Inverse Document Frequency (IDF) vyhodnocuje relativní důležitost termínu v rámci kolekce dokumentů. IDF slova se vypočítá jako logaritmus počtu dokumentů ve sbírce dělený počtem dokumentů obsahujících daný termín. Čím více dokumentů obsahuje konkrétní termín, tím méně je pro sbírku důležitý.

Algoritmus TF-IDF má mnoho aplikací při vyhledávání informací, jako je optimalizace pro vyhledávače a kategorizace textu. Používá se také k identifikaci nejdůležitějších slov v dokumentu nebo sbírce dokumentů a k přesnému seřazení výsledků vyhledávání.

V kontextu počítačů, programování a kybernetické bezpečnosti lze TF-IDF použít v řadě různých úkolů, jako je analýza sentimentu, klasifikace textu a modelování témat. Kromě toho lze TF-IDF použít k identifikaci nejdůležitějších klíčových slov v korpusu, která pak lze použít pro optimalizaci obsahu.

Celkově je TF-IDF důležitým algoritmem používaným při zpracování přirozeného jazyka a úlohách strojového učení. Lze jej použít k identifikaci důležitých pojmů v korpusu, které lze použít pro různé úkoly, včetně klasifikace textu, analýzy sentimentu a optimalizace obsahu.