Frecuencia de términos-Frecuencia inversa de documentos (TF-IDF)

Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) es un algoritmo utilizado habitualmente en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Evalúa la importancia de las palabras de un documento en función de su frecuencia e importancia relativa en un corpus o conjunto de documentos.

El principio del TF-IDF es aparentemente sencillo. Es el producto de dos métricas diferentes, a saber: 1) Frecuencia de términos (TF) y 2) Frecuencia inversa de documentos (IDF).

La frecuencia de términos (TF) es el número de veces que un término (palabra) aparece en un documento determinado. Cuanto mayor es la frecuencia, más importante es para ese documento. La TF de una palabra suele calcularse por documento dividiendo el número de veces que aparece una palabra por el número total de palabras de un documento.

La Frecuencia Inversa de Documentos (FID) evalúa la importancia relativa del término en una colección de documentos. La IDF de una palabra se calcula dividiendo el logaritmo del número de documentos de la colección por el número de documentos que contienen el término en cuestión. Cuantos más documentos contengan un término determinado, menor será su importancia en la colección.

El algoritmo TF-IDF tiene muchas aplicaciones en la recuperación de información, como la optimización de motores de búsqueda y la categorización de textos. También se utiliza para identificar las palabras más importantes de un documento o colección de documentos, y para clasificar con precisión los resultados de las búsquedas.

En el contexto de la informática, la programación y la ciberseguridad, el TF-IDF puede utilizarse en diversas tareas, como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y el modelado de temas. Además, el TF-IDF puede utilizarse para identificar las palabras clave más importantes de un corpus, que luego pueden utilizarse para la optimización de contenidos.

En general, el TF-IDF es un importante algoritmo utilizado en el Procesamiento del Lenguaje Natural y en tareas de aprendizaje automático. Puede utilizarse para identificar términos importantes en un corpus y emplearse en diversas tareas, como la clasificación de textos, el análisis de sentimientos y la optimización de contenidos.