TF-IDF یا Term Frequency-Inverse Document Frequency یک تکنیک مهم در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که به طور گسترده برای ارزیابی اهمیت یک کلمه در یک سند نسبت به مجموعه‌ای از اسناد (یک کُرپوس) استفاده می‌شود. این روش ترکیبی از دو مفهوم کلیدی یعنی TF (فرکانس واژه) و IDF (وارون فرکانس سند) است که هر کدام به طور جداگانه محاسبه می‌شوند و در نهایت در یک فرمول کلی ترکیب می‌گردند.

بخش اول: TF (فرکانس واژه)

TF نشان‌دهنده فراوانی یا تکرار یک واژه در یک سند خاص است. این فرکانس نشان می‌دهد که یک واژه چقدر در یک سند مشخص ظاهر شده است. فرمول TF به صورت زیر است:

این فرمول مقدار نسبی هر واژه را درون یک سند خاص محاسبه می‌کند. واژه‌هایی که بیشتر در یک سند ظاهر می‌شوند، TF بالاتری دارند.

بخش دوم: IDF (وارون فرکانس سند)

IDF به عنوان معیاری برای ارزیابی اهمیت یک واژه در کل مجموعه اسناد یا کُرپوس استفاده می‌شود. واژه‌هایی که در بسیاری از اسناد تکرار می‌شوند، اهمیت کمتری دارند و باید تأثیر آن‌ها کمتر شود. فرمول IDF به صورت زیر است:

در این فرمول، از یک واحد به صورت افزایشی در مخرج استفاده می‌شود تا از تقسیم بر صفر جلوگیری شود.

ترکیب TF و IDF

برای محاسبه نمره نهایی TF-IDF، کافی است مقدار TF یک واژه را در IDF آن ضرب کنیم. فرمول نهایی به شکل زیر است:

این فرمول به ما می‌گوید که یک واژه چه میزان اهمیت در یک سند خاص دارد، در حالی که تکرار آن در کل کُرپوس نیز در نظر گرفته می‌شود. واژه‌هایی که زیاد تکرار می‌شوند ولی در تعداد کمتری از اسناد وجود دارند، نمره بالاتری در TF-IDF خواهند داشت.

کاربردهای TF-IDF

TF-IDF کاربردهای گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف از جمله بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو، دسته‌بندی اسناد، و تحلیل متن دارد. در زیر به برخی از کاربردهای اصلی اشاره می‌کنیم:

• موتورهای جستجو: برای رتبه‌بندی صفحات وب بر اساس کلمات کلیدی. صفحات با نمره بالاتر TF-IDF برای یک کلمه کلیدی خاص، احتمالاً در نتایج جستجو بالاتر نشان داده می‌شوند.
• استخراج کلمات کلیدی: شناسایی کلمات یا عباراتی که اهمیت بیشتری در یک سند خاص دارند و می‌توانند به عنوان کلمات کلیدی انتخاب شوند.
• خلاصه‌سازی متن: برای خلاصه‌سازی خودکار متن و استخراج بخش‌های مهم یک متن طولانی.
• دسته‌بندی اسناد: در ماشین‌های یادگیری، TF-IDF به عنوان ویژگی برای نمایش محتوای اسناد و سپس دسته‌بندی آن‌ها استفاده می‌شود.

مزایا و معایب

مزایا:

1. سادگی و کارایی: به راحتی قابل پیاده‌سازی و محاسبه است.
2. عدم وابستگی به زبان: در هر زبانی که بتوانید متون را به واژه‌ها تجزیه کنید، قابل استفاده است.
3. بی‌نیازی از داده‌های برچسب‌دار: نیاز به داده‌های برچسب‌دار یا آموزشی ندارد.

معایب:

1. عدم درک ساختار معنایی: TF-IDF ساختار معنایی جملات یا عبارات را درک نمی‌کند.
2. وزن‌دهی نادرست به کلمات نادر: کلماتی که در کُرپوس بسیار نادر هستند، ممکن است نمرات بالایی کسب کنند حتی اگر اهمیت خاصی نداشته باشند.

TF-IDF یکی از پرکاربردترین و موثرترین روش‌ها برای تحلیل و درک اسناد متنی است. این روش با ترکیب فراوانی واژه در یک سند و توزیع آن در کل کُرپوس، راهی هوشمندانه برای ارزیابی اهمیت نسبی کلمات در یک متن فراهم می‌کند. هرچند با رشد روش‌های پیشرفته‌تر مانند شبکه‌های عصبی و مدل‌های زبانی پیچیده‌تر مانند BERT، TF-IDF همچنان جایگاه خود را به عنوان یک ابزار ساده و قدرتمند حفظ کرده است.