Terim Frekansı-Ters Belge Frekansı (TF-IDF)

Terim Sıklığı-Ters Belge Sıklığı (TF-IDF), Doğal Dil İşleme (NLP) alanında yaygın olarak kullanılan bir algoritmadır. Bir belge içindeki kelimelerin önemini, bir derlem veya belge kümesindeki sıklıklarına ve göreceli önemlerine göre değerlendirir.

TF-IDF prensibi aldatıcı derecede basittir. İki farklı metriğin çarpımıdır, yani: 1) Terim Sıklığı (TF) ve 2) Ters Belge Sıklığı (IDF).

Terim Sıklığı (TF), bir terimin (kelimenin) belirli bir belgede görünme sayısıdır. Frekans ne kadar yüksekse, o belge için o kadar önemlidir. Bir kelimenin TF'si genellikle bir kelimenin görünme sayısının bir belgedeki toplam kelime sayısına bölünmesiyle belge başına hesaplanır.

Ters Belge Sıklığı (IDF), bir belge koleksiyonunda terimin göreceli önemini değerlendirir. Bir kelimenin IDF'si, koleksiyondaki belge sayısının logaritması alınarak, verilen terimi içeren belge sayısına bölünerek hesaplanır. Belirli bir terimi içeren belge sayısı ne kadar fazlaysa, bu terim koleksiyon için o kadar az önemlidir.

TF-IDF algoritması, arama motoru optimizasyonu ve metin kategorizasyonu gibi bilgi erişiminde birçok uygulamaya sahiptir. Ayrıca bir belge veya belge koleksiyonundaki en önemli kelimeleri belirlemek ve arama sonuçlarını doğru bir şekilde sıralamak için de kullanılır.

Bilgisayar, programlama ve siber güvenlik bağlamında, TF-IDF duygu analizi, metin sınıflandırma ve konu modelleme gibi çeşitli farklı görevlerde kullanılabilir. Ayrıca, TF-IDF bir derlemdeki en önemli anahtar kelimeleri belirlemek için kullanılabilir ve bu kelimeler daha sonra içerik optimizasyonu için kullanılabilir.

Genel olarak, TF-IDF Doğal Dil İşleme ve makine öğrenimi görevlerinde kullanılan önemli bir algoritmadır. Metin sınıflandırma, duygu analizi ve içerik optimizasyonu dahil olmak üzere çeşitli görevlerde kullanılmak üzere bir derlemdeki önemli terimleri tanımlamak için kullanılabilir.