O TF-IDF é um cálculo responsável pela evolução tecnológica. Ele é muito utilizado pelo Google com o objetivo de entender a importância de determinadas palavras-chave utilizadas nas páginas de sites. Mas, afinal, você sabia que o TF-IDF também é essencial para o aprendizado em máquinas?
sigla TF-IDF vem do inglês “Term Frequency — Inverse Document Frequency”. Trata-se de uma medida utilizada em várias áreas tecnológicas, como na recuperação de informações e no aprendizado de máquina.
Dessa forma, é possível quantificar a importância ou relevância de representações de strings — que podem ser palavras, frases, letras, entre outros — em um documento entre uma coleção de outros documentos (conhecido como corpus).
Continue acompanhando e confira um guia completo sobre o TF-IDF e o seu funcionamento.
O TF-IDF é um cálculo estatístico utilizado como uma forma de quantificar palavras em conjuntos de documentos. Normalmente, o processo computa uma pontuação de cada palavra para significar a sua importância ao longo do corpus. Essa técnica é amplamente usada em processos, como na recuperação de informação e na mineração de textos.
Dessa forma, ao supor uma frase de exemplo, como “A casa é verde”, é muito fácil entendermos o que ela quer dizer, pois entendemos a semântica de cada palavra e o sentido geral da frase. Porém, para as máquinas, a interpretação de um texto é muito mais complicada.
As linguagens de computação são capazes de entender dados textuais no formato de valores numéricos. Portanto, a vetorização de textos é fundamental para que sejam mais bem representados. Dessa forma, é possível realizar várias tarefas, como a identificação de documentos relevantes, classificações, agrupamentos, entre outros.
Esse tipo de técnica é muito utilizada nos buscadores da web, como o Google. Aqui, as páginas da web são chamadas de "documentos" e o texto de pesquisa que o usuário utiliza é conhecido como "consulta". O motor de busca é capaz de manter uma representação fixa de todos os documentos.
Assim, ao pesquisar com uma consulta, o mecanismo terá meios de encontrar a relevância dos termos em relação a todos os documentos e, então, classificá-los em ordem. Todo esse processo utiliza a forma vetorizada de consulta e dos documentos. O termo TF-IDF pode ser dividido em duas partes. TF refere-se à frequência de termo. Aqui, o cálculo será responsável por responder para o usuário a frequência que determinado texto aparece em um documento.
Assim, quanto maior a frequência, maior é a relevância e importância do termo. Já o IDF significa frequência inversa dos documentos. Portanto, ele considera apenas as palavras-chave que se repetem nos textos, como artigos e conjunções. Assim, quando o fator IDF é incorporado, é reduzido o peso das palavras-chave que se repetem com maior regularidade e aumentado o valor dos termos mais raros.
Imagine os seguintes termos: "o"," altura", "edifício central". No caso do primeiro, a sua frequência em um texto de 100 palavras pode chegar a mais de 10% do conteúdo. Nesse sentido, o cálculo TF-IDF considera que a sua importância é baixa. Já o termo “altura” tem uma repetição menor. Nesse sentido, sua classificação pode ser de média importância.
Por último temos o termo "edifício central”. Aqui, por se tratar de algo mais específico, a sua repetição é muito menor que as demais palavras. Nesse sentido, se pegarmos um documento com mais de 1 milhão de palavras, sua ocorrência pode ser menor que 100. Com isso, o cálculo considera esse termo como algo de alta importância, elevando o seu peso na hora de ser encontrado em um mecanismo de busca, por exemplo.
Como as máquinas são incapazes de identificar a semântica de uma frase e incorporá-la no dia a dia de seu funcionamento, o cálculo TF-IDF se mostra um importante recurso. Hoje, contamos com inúmeras ferramentas que utilizam palavras-chave para trazer resultados, como os mecanismos de busca. Porém, como eles conseguem compreender o sentido de uma consulta e trazer os conteúdos mais relevantes?
O Google desenvolveu robôs inteligentes, que são capazes de rastrear os conteúdos da web com o seu algoritmo. Para isso, a tecnologia foi a principal forma de permitir que a máquina aprendesse a partir de padrões, para que ela se aproxime da inteligência humana na hora de trazer os melhores resultados.
Para isso, o cálculo TF-IDF para uma palavra é feito ao multiplicar duas métricas diferentes. A primeira é a frequência de termo de uma determinada palavra-chave. Existem várias maneiras de calcular essa frequência. A forma mais simples leva em consideração a contagem bruta das ocorrências em que um termo aparece ao longo de um documento.
Assim, é possível ajustar a frequência conforme o comprimento de um documento ou pela regularidade bruta de um termo que aparece repetidas vezes ao longo do documento. O TF é individual para cada documento e palavra. Considerando “t” o total de ocorrência de um termo e “d” o documento, podemos calculá-lo com a seguinte fórmula:
tf(t,d) = contagem de t em d ÷ número de palavras em d.
A segunda métrica é a frequência de documento inversa em um corpus. Para isso, é considerada a raridade com que a palavra surge ao longo do conjunto. Isso significa que, quando calcularmos o IDF, ele será muito baixo para as palavras comuns. Com isso, considerando os valores do cálculo anterior e acrescentando N para o conjunto de documentos, podemos calculá-lo com a seguinte fórmula:
idf(t) = N÷df
Ainda assim, caso ao longo da consulta a palavra não exista no corpus, ela será simplesmente ignorada. Porém, em determinados casos onde o vocabulário é fixo, pode ser que algumas palavras estejam ausentes no documento. Nesse caso, poderá resultar em um erro de divisão por zero.
Para lidar com essa situação, o ideal é pegar a contagem existente e adicionar 1. A nova fórmula para esse cálculo:
idf(t) = log(N÷(df + 1))
Assim, o valor se torna multiplicativo, possibilitando obter a pontuação TF-IDF.
Como viu até o momento, o TF-IDF é uma excelente maneira de quantificar termos ao longo de documentos. Existem três aplicações principais para o TF-IDF, como no aprendizado de máquina, na recuperação de informações e no resumo de texto/extração de palavras-chave. Confira mais detalhes sobre as formas de utilizá-lo.
Os algoritmos utilizados no aprendizado de máquina costumam usar dados numéricos. Portanto, ao lidar com dados textuais ou com tarefas de processamento de linguagem natural, um subcampo de machine learning/inteligência artificial que lida com esse tipo de dado precisa primeiro ser convertido em um vetor de dados numéricos por um processo conhecido como vetorização.
A partir desse processo do TF-IDF, é possível calcular a sua pontuação para cada palavra em seu corpus em relação ao documento e, em seguida, colocar as informações em um vetor. Com isso, cada documento do corpus terá o seu próprio vetor, onde a pontuação TF-IDF de cada palavra para o conjunto será usada como referência.
Agora com os vetores criados, é possível aplicá-los em vários casos de uso, como ao avaliar a semelhança entre dois documentos ou comparar seus valores utilizando similaridade de cosseno, por exemplo.
Outra área que é contemplada com a eficiência do TF-IDF é a recuperação de informações. Para isso, ele pode ser utilizado como um sistema de mecanismo de pesquisas. O TF-IDF é capaz de informar com precisão a relevância de determinado termo com base em um documento ou um corpus. Assim, ele pode classificar os resultados de acordo com a relevância semântica da consulta e as intenções de busca do usuário.
Uma das principais características do TF-IDF é justamente na hora de classificar o peso que cada palavra vai ter de acordo com a sua relevância. Por isso, muitos utilizam essa técnica para determinar que os termos de maior relevância são mais importantes. Assim, é possível resumir artigos com maior eficiência ou até mesmo determinar as melhores palavras-chave para um documento.
O TF-IDF pode ser utilizado para otimizar conteúdos e ajudar diretamente em seus resultados. Confira os melhores momentos para aplicar essa técnica.
Uma ótima maneira de aplicar o TF-IDF é na otimização de conteúdos de alto potencial, mas que não conseguem chegar à primeira página nos buscadores. Nesse caso, é possível utilizar o cálculo em conjunto com alguns ajustes técnicos para melhorar o posicionamento e trazer resultados mais alinhados aos seus objetivos.
O TF-IDF também é uma excelente forma de reforçar a relevância de documentos e assegurar as primeiras posições em buscadores. Para isso, é importante revisar o conteúdo para otimizar os termos utilizados e recuperar posições no ranking.
É muito comum trabalhar utilizando termos genéricos em suas páginas. Por isso, o TF-IDF é uma excelente maneira de ajudar na identificação de palavras-chave semelhantes e permitir uma adaptação mais eficiente de seus documentos. Nesse caso, é possível pesquisar por termos relevantes que podem ser aplicados nessas páginas para diferenciar os conteúdos e evitar a repetição de termos.
Trabalhar com o TF-IDF permite uma excelente otimização na hora de quantificar palavras. Separamos um passo a passo para ajudá-lo ao longo desse processo.
O primeiro passo para começar a otimização do TF-IDF é escrever o seu conteúdo em um documento. Para isso, é preciso considerar que o alvo desse conteúdo não são as máquinas, e sim outras pessoas. Por isso, procure ter foco ao longo de sua escrita. O ideal é começar esse processo para, então, iniciar suas otimizações com a abordagem TF-IDF.
Com o conteúdo pronto, é hora de começar o processo de quantificar os termos conforme o peso. Para isso, é fundamental escolher uma boa ferramenta de análise TF-IDF. Dessa forma, você terá como direcionar melhor seus esforços e garantir resultados mais satisfatórios.
Muitas ferramentas contam com gráficos para ilustrar os termos mais relevantes nas páginas, facilitando todo o processo. Com isso, você terá como metrificar melhor cada palavra procurada e assegurar uma classificação mais eficiente.
Além disso, uma boa ferramenta de análise traz recursos, como editores de texto, que permitem editar a página enquanto observa as melhores recomendações para a otimização. Assim, você pode pré-visualizar termos que melhores se encaixam no conteúdo e conquistar bons resultados.
Com um gráfico disponibilizado pela ferramenta de análise de sua escolha, você terá como avaliar melhor as ocorrências mais relevantes. Assim, é possível tirar algumas conclusões, como se o termo utilizado está bem otimizado em uma URL, por exemplo.
Agora que você identificou os termos que precisam ser otimizados em seu documento, é hora de ir para o seu texto e finalizar o processo. Para isso, procure inserir ou substituir as palavras do conteúdo com o objetivo de aumentar a relevância das palavras-chave identificadas.
Na otimização on page, é essencial considerar não apenas o corpo de um texto, mas também outros atributos que interferem diretamente nos resultados, como o título da página, URL, tags de imagens, tooltips, entre outros. Lembre-se que esses campos são primordiais para que os termos ganhem ainda mais peso e relevância.
A ideia não é poluir o seu texto. Procure trabalhar com moderação, assegurando um número de palavras orgânico para garantir que o processo de otimização seja realizado com sucesso. Os buscadores, por exemplo, têm inteligência suficiente para identificar excessos de palavras-chave e punir de acordo as páginas que abusam dessa prática.
Portanto, quanto mais natural for um texto, melhor será o resultado ao otimizá-lo. Com isso, você garante uma boa experiência aos usuários ao mesmo tempo que conquista as melhores posições nos mecanismos de busca.
Pronto! Como pôde ver, o TF-IDF é fundamental para processos que dependem da quantificação de palavras e pode ser amplamente utilizado em várias áreas da tecnologia, como na ciência de dados. Assim, sua otimização permite trabalhar com mais precisão e permitindo que as máquinas compreendam melhor a relevância e o peso dos termos utilizados.
Aproveite o seu interesse no assunto e veja como é possível contar histórias utilizando os dados em sua narrativa!
