TF-IDF(용어 빈도-역 문서 빈도)는 주어진 문서 모음에서 문서의 중요성을 정량화하기 위해 텍스트 분석에 사용되는 알고리즘입니다. 이는 문서의 전체 자료와 비교하여 특정 문서에서 특정 단어나 문구의 중요성을 가장 뚜렷하게 결정하는 데 사용되는 일종의 통계 매개변수입니다.
TF-IDF는 먼저 "용어 빈도"라고 하는 문서 내 특정 단어나 문구의 발생 횟수를 계산하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 알고리즘은 "문서 빈도"라고 하는 해당 용어가 포함된 문서 수를 계산합니다. 그런 다음 용어 빈도를 문서 빈도로 나누어 TF-IDF 점수를 계산합니다. 이는 문서에서 문맥과 의미를 제공할 가능성이 더 높은 단어를 식별하는 데 도움이 됩니다.
TF-IDF는 정보 검색 및 텍스트 마이닝 애플리케이션에 일반적으로 사용됩니다. 문서에서 주제를 식별하고, 컬렉션에서 관련 문서를 찾고, 문서 요약을 위한 키워드 구문을 추출하는 데 사용할 수 있습니다.
TF-IDF 측정항목은 정보 검색, 문서 클러스터링, 분류, 문서 검색, 텍스트 요약 등 광범위한 작업에 유용합니다. 검색 엔진 결과의 관련성을 평가하는 데에도 유용합니다. 또한 문서 분류에도 사용할 수 있으며 문서 내 단어의 중요성을 평가하는 데 자주 사용됩니다.
TF-IDF 알고리즘은 간단하면서도 효과적이며 많은 컴퓨팅 애플리케이션의 기초를 형성했습니다. 어떤 단어가 중요하고 어떤 단어가 중요하지 않은지 빠르고 안정적으로 결정할 수 있으므로 대규모 문서 모음에 특히 유용합니다. 따라서 이는 컴퓨터 지원 언어 처리에 있어 매우 귀중한 도구입니다.
