용어 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)

용어 빈도 역 문서 빈도(TF-IDF)는 자연어 처리(NLP)에서 일반적으로 사용되는 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 말뭉치 또는 문서 집합에서 단어의 빈도와 상대적 중요도를 기준으로 문서 내 단어의 중요도를 평가합니다.

TF-IDF의 원리는 놀라울 정도로 간단합니다. 두 가지 다른 메트릭의 산물입니다: 1) 용어 빈도(TF)와 2) 역문서 빈도(IDF)입니다.

용어 빈도(TF)는 특정 문서에서 용어(단어)가 나타나는 횟수입니다. 빈도가 높을수록 해당 문서에서 더 중요하다는 뜻입니다. 단어의 TF는 일반적으로 단어가 나타나는 횟수를 문서의 총 단어 수로 나누어 문서별로 계산합니다.

역문서 빈도(IDF)는 문서 모음에서 해당 용어의 상대적 중요도를 평가합니다. 한 단어의 IDF는 컬렉션의 문서 수를 해당 용어가 포함된 문서 수로 나눈 로그를 취하여 계산합니다. 특정 용어가 포함된 문서가 많을수록 컬렉션에서 해당 용어의 중요도가 낮아집니다.

TF-IDF 알고리즘은 검색 엔진 최적화 및 텍스트 분류와 같은 정보 검색에 많이 활용됩니다. 또한 문서 또는 문서 모음에서 가장 중요한 단어를 식별하고 검색 결과의 순위를 정확하게 매기는 데에도 사용됩니다.

컴퓨터, 프로그래밍 및 사이버 보안의 맥락에서 TF-IDF는 감성 분석, 텍스트 분류, 토픽 모델링 등 다양한 작업에 사용될 수 있습니다. 또한 TF-IDF는 말뭉치에서 가장 중요한 키워드를 식별하는 데 사용할 수 있으며, 이를 콘텐츠 최적화에 사용할 수 있습니다.

전반적으로 TF-IDF는 자연어 처리 및 머신 러닝 작업에 사용되는 중요한 알고리즘입니다. 텍스트 분류, 감성 분석, 콘텐츠 최적화 등 다양한 작업에 사용할 말뭉치에서 중요한 용어를 식별하는 데 사용할 수 있습니다.