Cos'è tf idf?

TF-IDF, acronimo di Term Frequency-Inverse Document Frequency, è una tecnica utilizzata nel campo del recupero dell'informazione per valutare l'importanza relativa di una parola all'interno di un documento rispetto a una collezione di documenti.

TF, ovvero Term Frequency, indica la frequenza di una parola all'interno di un documento. È calcolata contando quante volte una parola compare nel documento preso in esame. Maggiore è la frequenza, maggiore sarà il valore di TF per la parola.

IDF, ovvero Inverse Document Frequency, invece, misura quanto una parola sia rara nella collezione di documenti. È calcolato dividendo il numero totale di documenti nella collezione per il numero di documenti in cui la parola appare almeno una volta. Il risultato viene poi logaritmato per rendere i valori pesati in modo appropriato.

La formula per calcolare il TF-IDF di una parola in un documento è: TF-IDF = TF * IDF.

Il valore TF-IDF aumenta proporzionalmente al numero di volte in cui una parola compare nel documento e diminuisce in base alla rarità della parola nell'intera collezione. Quindi, questa tecnica punta a evidenziare le parole che sono rilevanti per un determinato documento, ma che appaiono poche volte nella collezione completa.

Il TF-IDF viene spesso utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale per ridurre il peso delle parole comuni e dare maggiore importanza a quelle meno frequenti ma più significative all'interno di un testo. Viene utilizzato anche in molte applicazioni di text mining, come la classificazione di documenti, il clustering e la raccomandazione di contenuti.