TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、情報検索やテキストマイニングなどで用いられる重要な概念です。文書内の単語の重要度を計算するための手法として広く利用されています。この手法は、単語の出現頻度と文書集合全体での出現頻度のバランスを取ることで、重要な単語を抽出します。
TF（Term Frequency）とは
TFは、文書内で特定の単語がどれだけ頻繁に出現するかを示す値です。通常は次のように計算されます。
例えば、文書内で単語「apple」が10回出現し、文書の全単語数が1000語ならば、その単語「apple」のTFは となります。
IDF（Inverse Document Frequency）とは
IDFは単語の文書集合全体での希少性を示します。特定の単語がどれだけ一般的でないかを示す指標です。一般的な単語（例えば、「and」や「the」など）は頻繁に出現するため、重要度は低くなります。逆に、特定の文書にのみ出現する単語は重要度が高くなります。IDFは次のように計算されます。
ここで、log は自然対数です。文書集合内で単語が出現しない場合にゼロでない値を確保するために +1 を加えます。
TF-IDFの計算方法
TFは特定の文書内での単語の出現頻度を示し、IDFは単語の希少性を示す指標です。TF-IDFは、この2つの要素を組み合わせることで、文書内での単語の重要度を特定し、文書集合全体でのその単語の重要性を反映させることができます。TF-IDFは以下のように計算されます。
ここで、t は単語、dは文書、Dは文書集合全体を表します。
TF-IDFの活用例
TF-IDFは、情報検索やテキストマイニングなどで広く使用されています。
- 検索エンジン : 検索エンジンはTF-IDFを使用して、ユーザーが入力したクエリに関連する文書をランク付けし、最適な検索結果を提供します。TF-IDFは、文書内で特定の単語がどれだけ重要かを評価し、それに基づいて検索結果を表示します。
- テキスト分類 : 文書をカテゴリ分類する際にTF-IDFは役立ちます。文書内の単語の重要度を評価し、それを使用して分類アルゴリズム（例: ナイーブベイズやSVM）に入力として提供します。
- 情報抽出 : テキストから重要な情報を抽出する際にもTF-IDFが利用されます。例えば、あるトピックに関連する文書からキーワードや重要なフレーズを抽出する際に役立ちます。
- 自然言語処理（NLP）タスク : 文書の類似度計算、要約、文書クラスタリングなど、さまざまなNLPタスクでTF-IDFが使用されます。文書間の類似性を評価するためにTF-IDFベクトルを使用することがあります。
- 情報検索における改善 : TF-IDFは、情報検索の精度を向上させるための手法の一部として、より高度なテクニックやアルゴリズムと組み合わせて利用されます。例えば、検索結果のランキングを改善するために、機械学習モデルとTF-IDFを組み合わせることがあります。
これらの例はTF-IDFが広く活用されている領域の一部ですが、実際にはさまざまな分野やアプリケーションでTF-IDFが応用されています。
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