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tf-idf

フルスペル：term frequency–inverse document frequency
読み方：てぃーえふあいでぃーえふ

tf-idfとは、情報探索やテキストマイニングなどの分野で利用される、文書中に出現した特定の単語がどのくらい特徴的であるかを識別するための指標のことである。

tf-idfの内、「tf(term frequency)」は、その文書の中で特定の単語が出現した回数を表し、「idf(inverse document frequency)」は、コーパス全体の中でその文書を含む文書数の自然対数を表し、「tf×idf」が、その文書中におけるその単語のtf-idf値となる。

tf-idfによる重み付けを利用したアルゴリズムは広く「tf-idf法」と呼ばれ、キーワード抽出や全文検索エンジンの重み付けなどに応用される。また、ベクトル空間モデルにおいて、文書間の類似度を判定する場合などにも、コサイン類似度を計算する際の、単語の特徴ベクトルとしてtf-idfの値が利用される。

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