تحول در تحلیل متن با TF-IDF برای بهینه سازی یادگیری ماشین

TF-IDF (فرکانس واژه- معکوس فرکانس سند) یکی از تکنیکهای مهم در پردازش زبان طبیعی و استخراج ویژگی از متون است. این روش برای تعیین اهمیت نسبی واژه ها در یک سند و نسبت به مجموعه اسناد به کار میرود. در این مقاله، مفهوم TF-IDF توضیح داده شده و کاربردهای آن در تحلیل متون، همراه با مقایسه ای میان مدل های یادگیری ماشینی، بررسی می شود. نتایج نشان می دهند که TF-IDF در بهبود دقت مدل های طبقه بندی متنی موثر است. در پایان، راهکارهایی برای ارتقای این تکنیک پیشنهاد شده است.

کلیدواژه ها:

TF-IDF ، وزندهی کلمات ، پردازش زبان طبیعی ، تحلیل متون ، یادگیری ماشین