При использовании TF-IDF (Term Frequency — Inverse Document Frequency) в обработке текстов важны следующие параметры:
- TF (Term Frequency) — частота термина. pro-seo.expert dzen.ru Показывает, насколько часто слово встречается в тексте. pro-seo.expert Рассчитывается как отношение числа вхождений слова к общему числу слов в документе. dzen.ru
- IDF (Inverse Document Frequency) — обратная частота документа. pro-seo.expert dzen.ru Определяет, насколько слово уникально в контексте множества документов. pro-seo.expert Рассчитывается как логарифм общего числа документов, делённый на количество документов, где встречается это слово. dzen.ru
- Длина документа. habr.com okan.cloud Длинные документы могут иметь более высокие значения TF, даже если ключевые слова встречаются реже. habr.com В таких случаях TF-IDF может недооценить важность конкретных слов. habr.com
Чем выше значение TF-IDF, тем важнее слово для конкретного текста. pro-seo.expert dzen.ru
Перед вычислением TF-IDF необходимо провести предварительную обработку текстов, например удалить стоп-слова, привести к нижнему регистру и разбить тексты на отдельные слова или токены. habr.com