Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)

TL;DR

TF-IDF, abreviatura de Term Frequency Inverse Document Frequency, es una estadística numérica simple que se utiliza para determinar la relevancia de un texto en relación con los términos de una consulta de búsqueda. Aunque da una medida básica de la relevancia, no es la forma en que los motores de búsqueda modernos funcionan hoy en día.

¿Qué es el TF-IDF?

TF-IDF, abreviatura de Term Frequency Inverse Document Frequency, es una estadística numérica que se utiliza para describir una de las formas en que un motor de búsqueda puede determinar si un texto es relevante en relación con los términos utilizados en una consulta de búsqueda. TF-IDF es un modelo matemático básico. Los motores de búsqueda modernos utilizan versiones más avanzadas de TF-IDF, así como la concordancia neuronal, además de un simple recuento de palabras.

¿Cómo funciona el TF-IDF?

Como su nombre lo indica, hay dos partes en la forma en que esta estadística funciona, con el fin de proporcionar una puntuación de relevancia.

La primera parte es la puntuación del "término frecuencia". Esta parte del algoritmo asume que cuanto más se usa un término en un texto, más importante es para determinar de qué trata el texto. Aplicando sólo esta lógica a los motores de búsqueda, cuando un usuario busca algo como "análisis de sitio web" en línea, el primer resultado debería ser la página con la mayor frecuencia de las palabras "sitio web" y "análisis".

Pero como la palabra "sitio web" es bastante común para tantos temas en Internet, la segunda parte del cálculo del TF-IDF también lo tendrá en cuenta. La "frecuencia inversa de los documentos" disminuye el peso de los términos que son muy frecuentes en varios textos que se están teniendo en cuenta. Por lo tanto, en nuestro ejemplo, el algoritmo dará más peso al término "análisis" al calcular el TF-IDF. En general, esta parte del algoritmo dará más peso a los términos más específicos de la consulta.

Por supuesto, como ya se ha dicho, los motores de búsqueda utilizan modelos infinitamente más complejos para determinar la relevancia. Según los estándares actuales, con los motores de búsqueda que entienden la semántica, una página puede ser altamente relevante en relación a una consulta de búsqueda, incluso con una frecuencia del 0% del término. Esto puede suceder si se utiliza un sinónimo, o si los motores de búsqueda detectan un rango de palabras que se utilizan comúnmente en los textos sobre ese término, incluso si el término mismo está ausente. Por eso, el simple TF-IDF ya no es relevante.