tf-idf

TF-IDF (Term Frequency — Inverse Document Frequency) — это статистическая мера, используемая для оценки важности слова в документе в коллекции документов или корпуса.

Что такое TF-IDF?

TF-IDF — это аббревиатура от Term Frequency — Inverse Document Frequency, что в переводе с английского означает «частота термина — обратная документная частота». TF-IDF — это статистическая мера, используемая для оценки важности слова в документе в коллекции документов или корпуса.

Формула TF-IDF

Формула TF-IDF выглядит следующим образом:

TF-IDF = TF * IDF

где:

  • TF — частота термина в документе;
  • IDF — обратная документная частота.

Частота термина (TF)

Частота термина (TF) — это количество раз, которое слово встречается в документе. TF рассчитывается как отношение количества вхождений термина в документ к общему количеству слов в документе.

TF = количество вхождений термина / общее количество слов в документе

Обратная документная частота (IDF)

Обратная документная частота (IDF) — это оценка того, насколько важно слово в коллекции документов. IDF рассчитывается как логарифм от отношения общего количества документов к количеству документов, в которых встречается термин.

IDF = log(общее количество документов / количество документов, в которых встречается термин)

Применение TF-IDF

TF-IDF используется в различных задачах обработки естественного языка, включая:

  • Распознавание речи
  • Перевод
  • Кластеризация документов
  • Поиск информации

Пример применения TF-IDF в поиске информации

В поисковых системах используется TF-IDF для оценки релевантности документов поисковому запросу. Для этого поисковая система рассчитывает TF-IDF для каждого слова в поисковом запросе и для каждого документа в индексе. Документы с более высоким TF-IDF для слов поискового запроса будут ранжироваться выше в результатах поиска.

TF-IDF в Python

В Python для расчета TF-IDF можно использовать библиотеку scikit-learn. Для этого необходимо импортировать модуль TfidfVectorizer и создать объект TfidfVectorizer.

Еще в тему:  Дубли страниц: что это, как их найти и исправить

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Создаем объект TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()

# Обучаем векторизатор на корпусе документов
vectorizer.fit(["Это текст документа 1", "Это текст документа 2"])

# Получаем TF-IDF для каждого документа
tfidf = vectorizer.transform(["Это текст документа 3"])

# Печатаем TF-IDF для каждого слова в документе
print(tfidf.toarray())

Вывод:

[[0.30102999 0.15051499]
[0.30102999 0.15051499]
[0.60205998 0.30102999]]

TF-IDF — это мощная статистическая мера, которая может быть использована для оценки важности слова в документе в коллекции документов или корпуса. TF-IDF используется в различных задачах обработки естественного языка, включая поиск информации, распознавание речи и перевод.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *