A 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 que é TF-IDF e como ele funciona?
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 é o cálculo do TF-IDF?
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 utilizar o 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.
TF-IDF no aprendizado de máquinas e no processamento de linguagem natural
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.
TF-IDF na recuperação de informações
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.
TF-IDF na sumarização de textos e extração de palavras-chave
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.
Quando usar essa otimização?
O TF-IDF pode ser utilizado para otimizar conteúdos e ajudar diretamente em seus resultados. Confira os melhores momentos para aplicar essa técnica.
Conteúdos de alto potencial
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.
Conteúdos perdendo posições
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.
Conteúdos com termos de busca semelhante
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.
Como fazer uma otimização TF-IDF?
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.
Escrever seu conteúdo
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.
Escolher uma ferramenta de análise
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.
Identifique os termos e ocorrências mais relevantes
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.
Fazer otimização on page
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.
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