Tf-idf

TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)는 정보 검색과 텍스트 마이닝에서 이용하는 가중치로, 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다. 문서의 핵심어를 추출하거나, 검색 엔진에서 검색 결과의 순위를 결정하거나, 문서들 사이의 비슷한 정도를 구하는 등의 용도로 사용할 수 있다.

TF(단어 빈도, term frequency)는 특정한 단어가 문서 내에 얼마나 자주 등장하는지를 나타내는 값으로, 이 값이 높을수록 문서에서 중요하다고 생각할 수 있다. 하지만 단어 자체가 문서군 내에서 자주 사용되는 경우, 이것은 그 단어가 흔하게 등장한다는 것을 의미한다. 이것을 DF(문서 빈도, document frequency)라고 하며, 이 값의 역수를 IDF(역문서 빈도, inverse document frequency)라고 한다. TF-IDF는 TF와 IDF를 곱한 값이다.

IDF 값은 문서군의 성격에 따라 결정된다. 예를 들어 '원자'라는 낱말은 일반적인 문서들 사이에서는 잘 나오지 않기 때문에 IDF 값이 높아지고 문서의 핵심어가 될 수 있지만, 원자에 대한 문서를 모아놓은 문서군의 경우 이 낱말은 상투어가 되어 각 문서들을 세분화하여 구분할 수 있는 다른 낱말들이 높은 가중치를 얻게 된다.

 수학적 설명 
TF-IDF는 단어 빈도와 역문서 빈도의 곱이다. 두 값을 산출하는 방식에는 여러 가지가 있다. 단어 빈도 tf(t,d)의 경우, 이 값을 산출하는 가장 간단한 방법은 단순히 문서 내에 나타나는 해당 단어의 총 빈도수를 사용하는 것이다. 문서 d 내에서 단어 t의 총 빈도를 f(t,d)라 할 경우, 가장 단순한 tf 산출 방식은 tf(t,d) = f(t,d)로 표현된다. 그 밖에 TF값을 산출하는 방식에는 다음과 같은 것들이 있다.

 불린 빈도: tf(t,d) = t가 d에 한 번이라도 나타나면 1, 아니면 0;
 로그 스케일 빈도: tf(t,d) = log (f(t,d) + 1);
 증가 빈도: 최빈 단어를 분모로 target 단어의 TF를 나눈 값으로, 일반적으로는 문서의 길이가 상대적으로 길 경우, 단어 빈도값을 조절하기 위해 사용한다.

역문서 빈도는 한 단어가 문서 집합 전체에서 얼마나 공통적으로 나타나는지를 나타내는 값이다. 전체 문서의 수를 해당 단어를 포함한 문서의 수로 나눈 뒤 로그를 취하여 얻을 수 있다.

 : 문서 집합 D의 크기, 또는 전체 문서의 수
  : 단어 가 포함된 문서의 수.(즉, ). 단어가 전체 말뭉치 안에 존재하지 않을 경우 이는 분모가 0이 되는 결과를 가져온다. 이를 방지하기 위해 로 쓰는 것이 일반적이다.

TF-IDF는 다음과 같이 표현된다.

특정 문서 내에서 단어 빈도가 높을 수록, 그리고 전체 문서들 중 그 단어를 포함한 문서가 적을 수록 TF-IDF값이 높아진다. 따라서 이 값을 이용하면 모든 문서에 흔하게 나타나는 단어를 걸러내는 효과를 얻을 수 있다. IDF의 로그 함수 안의 값은 항상 1 이상이므로, IDF값과 TF-IDF값은 항상 0 이상이 된다. 특정 단어를 포함하는 문서들이 많을 수록 로그 함수 안의 값이 1에 가까워지게 되고, 이 경우 IDF값과 TF-IDF값은 0에 가까워지게 된다.

 같이 보기 
 워드 임베딩
 쿨백-라이블러 발산
 잠재 디리클레 할당
 잠재 의미 분석
 상호정보
 페이지랭크
 벡터 공간 모델
 참고자료 
 Salton G. and McGill, M. J. 1983 Introduction to modern information retrieval. McGraw-Hill, .

 각주 

분류:벡터 공간 모델
분류:자연어 처리
분류:통계적 자연어 처리