用語頻度 - 逆文書頻度 (TF-IDF) は、文書のコーパスを考慮して文書の重要性を定量化するためにテキスト分析で使用されるアルゴリズムです。これは統計パラメータの一種であり、ドキュメントのコーパス全体と比較して、特定のドキュメント内の特定の単語またはフレーズの重要性を最も顕著に判断するために使用されます。
TF-IDF は、最初に「用語頻度」と呼ばれる、文書内の特定の単語またはフレーズの出現数を計算することによって機能します。次に、アルゴリズムは、「文書頻度」と呼ばれる、その用語が含まれる文書の数を計算します。次に、用語の頻度を文書の頻度で割ることによって、TF-IDF スコアが計算されます。これは、文書内でコンテキストや意味を提供する可能性が高い単語を特定するのに役立ちます。
TF-IDF は、情報検索およびテキスト マイニング アプリケーションで一般的に使用されます。これを使用して、文書内のトピックを識別したり、コレクション内の関連文書を検索したり、文書の要約のためのキーワード フレーズを抽出したりできます。
TF-IDF メトリクスは、情報検索、ドキュメントのクラスタリング、分類、ドキュメントの検索、テキストの要約など、幅広いタスクに役立ちます。検索エンジンの結果の関連性を評価するのにも役立ちます。さらに、文書の分類にも使用でき、文書内の単語の重要性を評価するためによく使用されます。
TF-IDF アルゴリズムはシンプルですが効果的であり、多くのコンピューティング アプリケーションの基礎を形成しています。どの単語が重要でどの単語がそうでないかを迅速かつ確実に判断できるため、大規模なドキュメントのコレクションに特に役立ちます。したがって、これはコンピューター支援言語処理において非常に貴重なツールです。
