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2025-07-02T15:13:02Z

BOTR：批量替換所有lang-xx模板為langx模板

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'''tf-idf'''（{{langx|en|'''t'''erm '''f'''requency–'''i'''nverse '''d'''ocument '''f'''requency}}）是一種用於[[資訊檢索]]與[[文本挖掘]]的常用加權技術。tf-idf是一種統計方法，用以評估一字詞對於一個文件集或一個[[語料庫]]中的其中一份[[文件]]的重要程度。字詞的重要性隨著它在文件中出現的次數成[[正比]]增加，但同時會隨著它在語料庫中出現的頻率成反比下降。tf-idf加權的各種形式常被[[搜索引擎]]應用，作為文件與用戶查詢之間相關程度的度量或評級。除了tf-idf以外，互聯網上的搜尋引擎還會使用基於連結分析的評級方法，以確定文件在搜尋結果中出現的順序。

== 原理 ==
在一份給定的文件裡，'''詞頻'''（term frequency，tf）指的是某一個給定的詞語在該文件中出現的频率。這個數字是对'''词数'''（term count）的標準化，以防止它偏向長的文件。（同一個詞語在長文件裡可能會比短文件有更高的詞数，而不管該詞語重要與否。）對於在某一特定文件裡的詞語<math> t_{i} </math>來說，它的重要性可表示為：

:<math> \mathrm{tf_{i,j}} = \frac{n_{i,j}}{\sum_k n_{k,j}}</math>

以上式子中假設文件<math>d_{j}</math>中共有k個詞語，<math>n_{k,j} </math> 是<math> t_{k} </math>在文件<math>d_{j}</math>中出現的次數。因此，分子<math>n_{i,j}</math>就是該詞在文件<math>d_{j}</math>中的出現次數，而分母則是在文件<math>d_{j}</math>中所有字詞的出現次數之和。

'''逆向文件頻率'''（inverse document frequency，idf）是一個詞語普遍重要性的度量。某一特定詞語的idf，可以由總文件數目除以包含該詞語之文件的數目，再將得到的商取對數得到。通常，這個[[對數]]取以10為底（記為lg），如下所示：

:<math> \mathrm{idf_{i}} = \lg \frac{|D|}{|\{j : t_{i} \in d_{j}\}|}</math>

然而，根據不同的應用場景和領域，也有使用其他類型的[[對數]]，例如以2為底的[[對數]]（提供信息量的度量，以比特為單位）或[[自然對數]]（常用於自然語言處理和其他計算應用中）。選擇哪種對數底數取決於特定情境的需求：

其中

* |D|：語料庫中的文件總數
* <math> |\{ j: t_{i} \in d_{j}\}| </math>：包含詞語<math> t_{i} </math>的文件數目（即<math> n_{i,j} \neq 0</math>的文件數目）如果詞語不在資料中，就導致分母為零，因此一般情况下使用<math>1 + |\{j : t_{i} \in d_{j}\}|</math>

然後

:<math> \mathrm{tf{}idf_{i,j}} = \mathrm{tf_{i,j}} \times \mathrm{idf_{i}} </math>

某一特定文件內的高詞語頻率，以及該詞語在整個文件集合中的低文件頻率，可以產生出高權重的tf-idf。因此，tf-idf傾向於過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。

== 例子 ==
有很多不同的[[數學公式]]可以用來[[計算]]tf-idf。這邊的例子以上述的數學公式來計算。詞頻（tf）是一詞語出現的次數除以該文件的總詞語數。假如一篇文件的總詞語數是100個，而詞語「母牛」出現了3次，那麼「母牛」一詞在該文件中的詞頻就是3/100=0.03。而計算文件頻率（IDF）的方法是以文件集的檔案總數，除以出現「母牛」一詞的檔案數。所以，如果「母牛」一詞在1,000份文件出現過，而文件總數是10,000,000份的話，其逆向文件頻率就是lg（10,000,000 / 1,000）=4。最後的tf-idf的分數為0.03 * 4=0.12。

== 在向量空間模型裡的應用 ==
tf-idf權重計算方法經常會和[[餘弦相似性]]（cosine similarity）一同使用於[[向量空間模型]]中，用以判斷兩份文件之間的[[相似性]]。

== tf-idf的理论依据及不足 ==

tf-idf算法是建立在这样一个假设之上的：对区别文档最有意义的词语应该是那些在文档中出现频率高，而在整个文档集合的其他文档中出现频率少的词语，所以如果特征空间坐标系取tf词频作为测度，就可以体现同类文本的特点。另外考虑到单词区别不同类别的能力，tf-idf法认为一个单词出现的文本频数越小，它区别不同类别文本的能力就越大。因此引入了逆文本频度idf的概念，以tf和idf的乘积作为特征空间坐标系的取值测度，并用它完成对权值tf的调整，调整权值的目的在于突出重要单词，抑制次要单词。但是在本质上idf是一种试图抑制雜訊的加权，并且单纯地认为文本頻率小的单词就越重要，文本頻率大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。idf的简单结构并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，使其无法很好地完成对权值调整的功能，所以tf-idf法的精度并不是很高。

此外，在tf-idf算法中并没有体现出单词的位置信息，对于Web文档而言，权重的计算方法应该体现出HTML的结构特征。特征词在不同的标记符中对文章内容的反映程度不同，其权重的计算方法也应不同。因此应该对于处于网页不同位置的特征词分别赋予不同的系数，然后乘以特征词的词频，以提高文本表示的效果。

== 參考資料 ==
* Salton, G. and McGill, M. J. 1983 ''Introduction to modern information retrieval''. McGraw-Hill, ISBN 0-07-054484-0.
* Salton, G., Fox, E. A. and Wu, H. 1983 Extended Boolean information retrieval. ''Commun. ACM'' 26, 1022–1036.
* Salton, G. and Buckley, C. 1988 Term-weighting approaches in automatic text retrieval. ''Information Processing & Management'' 24 (5): 513–523.

== 外部連結 ==
* [http://portal.acm.org/citation.cfm?id=866292 Term Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval]{{Wayback|url=http://portal.acm.org/citation.cfm?id=866292 |date=20060428010144 }}

[[Category:情报检索]]
[[Category:人工智慧]]

Tf-idf - 版本历史

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