El término Frecuencia de documento inversa (TF-IDF) es un algoritmo utilizado en el análisis de texto para cuantificar la importancia de un documento dado un corpus de documentos. Es un tipo de parámetro estadístico, utilizado para determinar en particular la importancia de una determinada palabra o frase en un documento determinado, en comparación con todo el corpus de documentos.
TF-IDF funciona calculando primero el número de apariciones de una palabra o frase en particular dentro de un documento, lo que se denomina "frecuencia de términos". Luego, el algoritmo calcula cuántos documentos contienen ese término, lo que se denomina "frecuencia de documentos". Luego, la puntuación TF-IDF se calcula tomando el término frecuencia y dividiéndolo por la frecuencia del documento. Esto ayuda a identificar aquellas palabras en un documento que tienen más probabilidades de proporcionar contexto y significado.
TF-IDF se usa comúnmente en aplicaciones de recuperación de información y minería de texto. Se puede utilizar para identificar temas en un documento, buscar documentos relevantes en una colección y extraer frases de palabras clave para resumir documentos.
La métrica TF-IDF es útil para una amplia gama de tareas, como recuperación de información, agrupación de documentos, clasificación, búsqueda de documentos y resumen de texto. También es útil para evaluar la relevancia de los resultados de los motores de búsqueda. Además, se puede utilizar en la categorización de documentos y, a menudo, se utiliza para evaluar la importancia de las palabras dentro de los documentos.
El algoritmo TF-IDF es simple pero eficaz y ha formado la base de muchas aplicaciones informáticas. Resulta especialmente útil para grandes colecciones de documentos, ya que puede determinar de forma rápida y fiable qué palabras son importantes y cuáles no. Como tal, es una herramienta invaluable en el procesamiento del lenguaje asistido por computadora.
