TF-IDF

Mis on TF-IDF?

TF-IDF (lühend terminite sageduse ja dokumendi pöördsageduse vahel) on loomulikus keeletöötluses ja infootsingus kasutatav tehnika, mis hindab sõnade olulisust dokumendis. See aitab määrata dokumendi asjakohasust konkreetse otsingupäringu jaoks, omistades igale terminile kaalu, mis põhineb selle sagedusel dokumendis ja haruldusel dokumendikogumis.

TF-IDFi ajalugu

TF-IDF-i kontseptsiooni tutvustasid esmakordselt 1970. aastatel Cambridge'i ülikooli teadlased Karen Spärck Jones ja Stephen Robertson. Nad tegid ettepaneku kasutada terminisagedust ja pöördvõrdelist dokumendisagedust, et mõõta sõnade asjakohasust dokumentides, luues sellega aluse kaasaegsetele teabeotsingumeetoditele.

Kuidas TF-IDF töötab

TF-IDF-i põhiidee on määrata igale dokumendis olevale terminile kaal, mis peegeldab, kui tihti termin selles dokumendis esineb (termide sagedus) ja kui haruldane on see kõigis korpuse dokumentides (pöördvõrdeline dokumendisagedus).

TF-IDF valem

TF-IDF lihtsustatud valem on:

TF-IDF(termin, dokument) = TF(termin, dokument) × IDF(termin)

• TF (terminite sagedus): Mõõdab, kui sageli termin dokumendis esineb. See arvutatakse kui termini esinemiskordade arv dokumendis jagatuna terminite koguarvuga dokumendis.

  TF(termin, dokument) = (terminite arv dokumendis) / (terminite koguarv dokumendis)

• IDF (invertsageduslik dokumendisagedus): Mõõdab termini olulisust, võrreldes, kui haruldane on see kõigis korpuse dokumentides.

  IDF(term) = log(N / DF(term))

  Kus:

  • N on dokumentide koguarv korpuses.
  • DF(termin) on terminit sisaldavate dokumentide arv.

TF-IDF-skoor on kõrge, kui termin esineb dokumendis sageli ja on korpuse teistes dokumentides haruldane.

TF-IDFi tähtsus

TF-IDF on oluline, sest see oli üks esimesi tehnikatest, mida kasutati dokumentide asjakohasuse määramiseks. See pani aluse edasijõudnumatele loomuliku keele töötlemise meetoditele ja seda kasutatakse endiselt laialdaselt erinevates rakendustes, sealhulgas digitaalraamatukogudes, otsingumootorites ja andmebaasides.

TF-IDFi rakendused

TF-IDF-i kasutatakse erinevates rakendustes, et parandada teabe otsimist ja asjakohasust, näiteks:

• Otsingumootorid: Järjestada dokumente nende asjakohasuse alusel otsingupäringu jaoks.
• Dokumendi klassifikatsioon: Dokumentide liigitamine eelnevalt määratletud teemadesse.
• Teksti kokkuvõte: Võtmeväljendite tuvastamine dokumendis.
• Võtmesõnade väljavõtte: Võtmesõnade väljavõtmine: Oluliste märksõnade väljavõtmine dokumendist.

KKK

Kas TF-IDF on Google'i reitingufaktor?

Ei, TF-IDF ei ole Google'i jaoks otsene pingerea tegur. Kuigi see oli minevikus kasulik, kasutavad otsingumootorid nüüd arenenumaid infootsingu meetodeid, mis võtavad arvesse mitmeid tegureid ja on vähem altid manipuleerimisele.

Kas te saate oma veebilehti TF-IDF-i jaoks optimeerida?

Ei, ainult TF-IDF-i jaoks optimeerimine ei ole soovitatav, kuna see tähendaks märksõnade täitmist, mis võib kahjustada teie SEO-püüdlusi. Selle asemel keskenduge kvaliteetse, informatiivse sisu loomisele, mis sisaldab loomulikult asjakohaseid märksõnu kontekstis.

Kuidas saab TF-IDF-i tõhusalt kasutada?

TF-IDF-i saab tõhusalt kasutada selleks, et mõista terminite asjakohasust teie sisus ja tagada, et olulised märksõnad oleksid asjakohaselt esile tõstetud. Seda tuleks siiski kombineerida muude SEO- ja sisustrateegiatega, et parandada sisu üldist kvaliteeti ja otsingumootorite nähtavust.

Rohkem teavet oma sisu optimeerimise ja otsingumootorite kohtade parandamise kohta leiate Ranktrackerist.