TF-IDF

Kas yra TF-IDF?

TF-IDF (sutrumpintas terminas dažnis - atvirkštinis dokumento dažnis) - tai natūralios kalbos apdorojimo ir informacijos paieškos metodas, kuriuo vertinama žodžių svarba dokumente. Jis padeda nustatyti dokumento svarbą konkrečiai paieškos užklausai, kiekvienam terminui priskirdamas svorį, pagrįstą jo dažnumu dokumente ir retumu dokumentų rinkinyje.

TF-IDF istorija

Pirmą kartą TF-IDF koncepciją praėjusio amžiaus aštuntajame dešimtmetyje pristatė Kembridžo universiteto mokslininkai Karen Spärck Jones ir Stephenas Robertsonas. Jie pasiūlė naudoti terminų dažnumą ir atvirkštinį dokumentų dažnumą, kad būtų galima įvertinti žodžių svarbą dokumentuose, ir taip padėjo pagrindą šiuolaikiniams informacijos paieškos metodams.

Kaip veikia TF-IDF

Pagrindinė TF-IDF idėja - kiekvienam dokumento terminui priskirti svorį, atspindintį, kaip dažnai terminas atsiranda tame dokumente (termino dažnumas) ir kaip retai jis pasitaiko visuose korpuso dokumentuose (atvirkštinis dokumento dažnumas).

TF-IDF formulė

Supaprastinta TF-IDF formulė yra tokia:

TF-IDF(terminas, dokumentas) = TF(terminas, dokumentas) × IDF(terminas)

• TF (terminų dažnis): Terminų dažnumas (TF): matuoja, kaip dažnai terminas sutinkamas dokumente. Jis apskaičiuojamas kaip termino pasikartojimo dokumente skaičius, padalytas iš bendro terminų skaičiaus dokumente.

  TF(terminas, dokumentas) = (Termino pasikartojimo dokumente skaičius) / (Bendras terminų skaičius dokumente)

• IDF (atvirkštinis dokumentų dažnis): (IDF dažnio dažnis): matuoja termino svarbą lyginant, kaip retai jis pasitaiko visuose korpuso dokumentuose.

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

  Kur:

  • N - bendras korpuso dokumentų skaičius.
  • DF(terminas ) - dokumentų, kuriuose yra terminas, skaičius.

Dokumento termino TF-IDF balas yra aukštas, jei terminas dažnai sutinkamas dokumente ir retai sutinkamas kituose korpuso dokumentuose.

TF-IDF svarba

TF-IDF yra svarbus, nes tai buvo vienas iš pirmųjų informacijos paieškos metodų, naudotų dokumentų tinkamumui nustatyti. Jis padėjo pagrindus pažangesniems natūralios kalbos apdorojimo metodams ir vis dar plačiai naudojamas įvairiose programose, įskaitant skaitmenines bibliotekas, paieškos sistemas ir duomenų bazes.

TF-IDF taikymas

TF-IDF naudojamas įvairiose taikomosiose programose, siekiant pagerinti informacijos paiešką ir aktualumą, pvz:

• Paieškos varikliai: Dokumentų reitingavimas pagal jų svarbą paieškos užklausai.
• Dokumentų klasifikacija: Dokumentų klasifikavimas: Dokumentus suskirstyti į iš anksto nustatytas temas.
• Teksto apibendrinimas: Dokumento pagrindinių sakinių nustatymas.
• Raktinių žodžių išskyrimas: Svarbių raktinių žodžių išskyrimas iš dokumento.

DUK

Ar TF-IDF yra "Google" reitingavimo veiksnys?

Ne, TF-IDF nėra tiesioginis "Google" reitingavimo veiksnys. Anksčiau jis buvo naudingas, tačiau dabar paieškos sistemos taiko pažangesnius informacijos paieškos metodus, kurie atsižvelgia į kelis veiksnius ir yra mažiau jautrūs manipuliacijoms.

Ar galite optimizuoti savo tinklalapius TF-IDF?

Ne, nerekomenduojama optimizuoti tik pagal TF-IDF, nes tai būtų raktažodžių perpildymas, kuris gali pakenkti jūsų SEO pastangoms. Vietoj to sutelkite dėmesį į kokybiško, informatyvaus turinio kūrimą, į kurio kontekstą natūraliai įtraukiami atitinkami raktažodžiai.

Kaip efektyviai naudoti TF-IDF?

TF-IDF gali būti veiksmingai naudojamas siekiant suprasti terminų svarbą jūsų turinyje ir užtikrinti, kad svarbūs raktažodžiai būtų tinkamai akcentuojami. Tačiau jį reikėtų derinti su kitomis SEO ir turinio strategijomis, kad būtų pagerinta bendra turinio kokybė ir matomumas paieškos sistemose.

Daugiau įžvalgų apie turinio optimizavimą ir paieškos sistemų pozicijų gerinimą rasite svetainėje "Ranktracker".