ٹرم فریکوئنسی-الٹی دستاویز کی فریکوئنسی (TF-IDF)

ٹرم فریکوئنسی-انورس دستاویز فریکوئنسی (TF-IDF) ایک الگورتھم ہے جو عام طور پر نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں استعمال ہوتا ہے۔ یہ کسی دستاویز کے اندر الفاظ کی اہمیت کا اندازہ ان کی فریکوئنسی اور کسی کارپس یا دستاویزات کے سیٹ میں رشتہ دار اہمیت کی بنیاد پر کرتا ہے۔

TF-IDF کا اصول دھوکہ دہی سے آسان ہے۔ یہ دو مختلف میٹرکس کی پیداوار ہے، یعنی: 1) ٹرم فریکوئنسی (TF) اور 2) الٹا دستاویز فریکوئنسی (IDF)۔

ٹرم فریکوئنسی (TF) کسی دی گئی دستاویز میں ایک اصطلاح (لفظ) کے ظاہر ہونے کی تعداد ہے۔ فریکوئنسی جتنی زیادہ ہوگی، اس دستاویز کے لیے یہ اتنا ہی اہم ہے۔ کسی لفظ کے TF کو عام طور پر ہر دستاویز میں الفاظ کی کل تعداد سے ایک لفظ کے ظاہر ہونے کی تعداد کو تقسیم کرکے شمار کیا جاتا ہے۔

الٹا دستاویز فریکوئنسی (IDF) دستاویزات کے مجموعے میں اصطلاح کی نسبتی اہمیت کا جائزہ لیتی ہے۔ کسی لفظ کے IDF کا حساب مجموعہ میں موجود دستاویزات کی تعداد کے لوگارتھم کو دی گئی اصطلاح پر مشتمل دستاویزات کی تعداد سے تقسیم کر کے لگایا جاتا ہے۔ جتنی زیادہ دستاویزات ایک خاص اصطلاح پر مشتمل ہوں گی، جمع کرنے کے لیے اس کی اہمیت اتنی ہی کم ہوگی۔

TF-IDF الگورتھم میں معلومات کی بازیافت میں بہت ساری ایپلی کیشنز ہیں، جیسے سرچ انجن آپٹیمائزیشن اور ٹیکسٹ کی درجہ بندی۔ اس کا استعمال کسی دستاویز یا دستاویزات کے مجموعے میں سب سے اہم الفاظ کی نشاندہی کرنے اور تلاش کے نتائج کو درست طریقے سے درجہ بندی کرنے کے لیے بھی کیا جاتا ہے۔

کمپیوٹر، پروگرامنگ اور سائبر سیکیورٹی کے تناظر میں، TF-IDF کو مختلف کاموں میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جیسے جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، اور موضوع کی ماڈلنگ۔ مزید برآں، TF-IDF کو کارپس میں سب سے اہم کلیدی الفاظ کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جسے پھر مواد کی اصلاح کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مجموعی طور پر، TF-IDF ایک اہم الگورتھم ہے جو قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور مشین لرننگ کے کاموں میں استعمال ہوتا ہے۔ اسے متن کی درجہ بندی، جذبات کا تجزیہ، اور مواد کی اصلاح سمیت متعدد کاموں کے لیے استعمال کیے جانے والے کارپس میں اہم اصطلاحات کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔