TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) помогает в машинном обучении и обработке естественного языка, выделяя ключевые слова и фразы из больших объёмов данных. 35

Некоторые области применения TF-IDF:

• Поиск информации. 1 TF-IDF помогает поисковым системам ранжировать документы на основе их релевантности запросам пользователей. 1
• Классификация текста. 1 Документы классифицируются по заранее определённым категориям или темам. 1
• Извлечение ключевых слов. 1 TF-IDF может идентифицировать важные ключевые слова в документе. 1
• Сходство документов. 1 TF-IDF измеряет сходство между документами, что помогает в кластеризации и системах рекомендаций. 1
• Анализ настроений. 1 TF-IDF может использоваться для определения значимых терминов, связанных с позитивными или негативными настроениями. 1

TF-IDF учитывает не только частоту слова в конкретном документе, но и то, насколько редко оно встречается во всём наборе текстов. 2 Это позволяет снизить вес слов, которые встречаются часто, но не несут полезной нагрузки, — например, предлогов и союзов. 2 А вес редких, но значимых слов, наоборот, повышается. 2