词频—逆文档频率 表示频率和反向文档频率。 它是一种将文本表示为有意义的数字的方式，也称为矢量表示。
TF ，术语频率，是随着作出现的指标，以及 K的 IDF 或反向文档频率。 TF IDF 在 1970 年代初期用于解决信息检索问题，此后涉及用于各种情况的自然语言处理 (NLP) 算法，包括文档分类、主题建模和停用词过滤。 .
用于文本矢量化的搜索引擎和 TF IDF 算法； 可以按相关性顺序列出文章。
TF IDF 提供有关该词出现频率及其在所审查的所有文档（例如网站）上下文中的重要性的信息。 因此，该算法可以被搜索引擎作为一种内容质量评价方法。
有助于在文本中查找关键字
因为文档中得分最高的词是与该文档最相关的词。 以色列国防军； 它对于自动文本分析和机器学习算法中的单词评分非常有用。
TF IDF 如何运作
TF IDF 有两个组成部分，称为词频或词频 (TF) 和反向文档频 尼泊尔手机号码列表 率或反向文档频率 (IDF)。
什么是 TF IDF，TF IDF 是如何工作的？
TF-IDF 可以了解 SERP 中最有价值的内容，并使内容看起来更“自然”。
词频捕捉每个词在文本或数据集中出现的次数，衡量一个词在文档中出现的频率。 例如，如果“seo”一词在一篇文章中出现了 10 次，整篇文章由 500 个词组成，则 TF 值为）。
是集合中的文档数除以社区中包含分析
关键词的文档数得到的对数。 即反向文档频 美国电话号码 率衡量一个词的重要性，它是用文档总数除以包含该词的文档数得到的。 如果语料库，即所有被检查的文档数为10，被测关键词出现在语料库中的三个文档中，则IDF值为。
IDF 实际上告诉我们单词对文档的重要性。 这意味着该词在整个文档集中的常见或罕见程度。 越接近 0，表示这个词越常见。 所以如果这个词很常见并且出现在很多文档中，这个数字将趋近于 0。否则它将趋近于。
