Какие преимущества и недостатки имеет метод TF-IDF в обработке естественного языка?

Некоторые преимущества метода TF-IDF в обработке естественного языка (NLP):

• Простота вычислений и возможность реализации на небольших объёмах данных. pro-seo.expert
• Хорошая интерпретируемость результатов, что делает метод понятным даже для начинающих специалистов. pro-seo.expert
• Учёт важности слов. habr.com TF-IDF учитывает как частоту слова в документе, так и его общую редкость по всей коллекции. habr.com Это помогает выделять ключевые слова, которые часто встречаются в данном документе, но не слишком распространены в остальных. habr.com
• Устранение шума. habr.com Слова, которые встречаются в большинстве документов (стоп-слова), имеют низкий общий вес TF-IDF. habr.com Это позволяет устранить шум и фокусироваться на более важных словах. habr.com

Некоторые недостатки метода TF-IDF в NLP:

• Отсутствие семантической информации. habr.com TF-IDF не учитывает семантические связи между словами, что может привести к ограниченной способности понимания смысла текста. habr.com
• Чувствительность к длине документа. habr.com 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
• Не учитывает порядок слов в предложении, что ограничивает его применение в сложных текстовых анализах. pro-seo.expert
• Работает только на статических текстах, но не учитывает контекст их использования, что критично для более сложных алгоритмов обработки текстов. pro-seo.expert