Тф–идф
-
Основы tf-idf
- tf-idf — это метод взвешивания терминов в тексте, который учитывает как частоту использования термина, так и его редкость в корпусе документов.
- tf-idf используется в системах поиска информации для определения важности терминов и улучшения результатов поиска.
-
Расчет tf-idf
- tf (term frequency) — это частота термина в документе, а idf (inverse document frequency) — это обратная частота использования термина во всех документах.
- tf-idf рассчитывается как произведение tf и idf, что позволяет учесть как частоту термина, так и его редкость.
-
Теоретические основы
- tf-idf был предложен в 1970-х годах Карен Спарк Джонс и стал популярным методом взвешивания в поисковых системах.
- Теоретические основы tf-idf были предметом дискуссий и исследований, но до сих пор не имеют однозначного теоретического обоснования.
-
Применение tf-idf
- tf-idf широко используется в системах поиска информации, таких как Google и Bing, для ранжирования результатов поиска.
- Он также применяется в других областях, таких как анализ текста и обработка естественного языка.
-
Связь с теорией информации
- tf-idf может быть интерпретирован с точки зрения теории информации, что помогает понять его значение.
- Он восстанавливает взаимную информацию между документами и терминами, учитывая их совместное распространение.
-
Пример tf-idf
- В примере расчета tf-idf для термина «это» показано, как он изменяется в зависимости от частоты использования и редкости в корпусе документов.
-
Применение за пределами терминов
- tf-idf также применяется к объектам, отличным от терминов, например, к цитатам и визуальным словам.
- Однако не во всех случаях он оказался более эффективным, чем простая схема tf без компонента idf.
-
Производные от tf-idf
- На основе tf-idf были разработаны различные схемы взвешивания терминов, включая TF-PDF и TF-IDuF.
- TF-IDuF учитывает индивидуальные коллекции документов пользователей, что может быть полезно в ситуациях, когда глобальный корпус недоступен.