При использовании TF-IDF (Term Frequency — Inverse Document Frequency) в обработке текстов важны следующие параметры:

• TF (Term Frequency) — частота термина. 13 Показывает, насколько часто слово встречается в тексте. 1 Рассчитывается как отношение числа вхождений слова к общему числу слов в документе. 3
• IDF (Inverse Document Frequency) — обратная частота документа. 13 Определяет, насколько слово уникально в контексте множества документов. 1 Рассчитывается как логарифм общего числа документов, делённый на количество документов, где встречается это слово. 3
• Длина документа. 24 Длинные документы могут иметь более высокие значения TF, даже если ключевые слова встречаются реже. 2 В таких случаях TF-IDF может недооценить важность конкретных слов. 2

Чем выше значение TF-IDF, тем важнее слово для конкретного текста. 13

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. 2