Tần số nghịch đảo của thuật ngữ (TF-IDF)

Thuật ngữ Tần số nghịch đảo tần số tài liệu (TF-IDF) là một thuật toán thường được sử dụng trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó đánh giá tầm quan trọng của các từ trong tài liệu dựa trên tần suất và tầm quan trọng tương đối của chúng trong kho văn bản hoặc bộ tài liệu.

Nguyên tắc của TF-IDF có vẻ đơn giản. Nó là sản phẩm của hai số liệu khác nhau, đó là: 1) Tần suất thuật ngữ (TF) và 2) Tần suất tài liệu nghịch đảo (IDF).

Tần suất thuật ngữ (TF) là số lần một thuật ngữ (từ) xuất hiện trong một tài liệu nhất định. Tần suất càng cao thì tài liệu đó càng quan trọng. TF của một từ thường được tính cho mỗi tài liệu bằng cách chia số lần một từ xuất hiện cho tổng số từ trong tài liệu.

Tần suất tài liệu nghịch đảo (IDF) đánh giá tầm quan trọng tương đối của thuật ngữ trên một tập hợp tài liệu. IDF của một từ được tính bằng cách lấy logarit của số lượng tài liệu trong bộ sưu tập chia cho số lượng tài liệu chứa thuật ngữ đã cho. Càng nhiều tài liệu chứa một thuật ngữ cụ thể thì nó càng ít quan trọng đối với bộ sưu tập.

Thuật toán TF-IDF có rất nhiều ứng dụng trong việc truy xuất thông tin như tối ưu hóa công cụ tìm kiếm và phân loại văn bản. Nó cũng được sử dụng để xác định các từ quan trọng nhất trong tài liệu hoặc bộ sưu tập tài liệu và xếp hạng chính xác các kết quả tìm kiếm.

Trong bối cảnh máy tính, lập trình và an ninh mạng, TF-IDF có thể được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và lập mô hình chủ đề. Ngoài ra, TF-IDF có thể được sử dụng để xác định các từ khóa quan trọng nhất trong kho dữ liệu, sau đó có thể được sử dụng để tối ưu hóa nội dung.

Nhìn chung, TF-IDF là một thuật toán quan trọng được sử dụng trong các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Nó có thể được sử dụng để xác định các thuật ngữ quan trọng trong kho văn bản nhằm sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và tối ưu hóa nội dung.