Giới thiệu về TF-IDF: Nó là gì & Cách sử dụng

TF-IDF là một phương pháp thống kê thường được sử dụng trong Information Retrieval và Natural Language Processing.

Đây là một khái niệm quan trọng để hiểu cách các công cụ tìm kiếm phân tích nội dung web và xác định các thuật ngữ chính có thể liên quan đến search queries.

Dưới đây là những điều bạn cần biết về nó.

Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) là gì?

Term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) đo lường tầm quan trọng của một từ đối với một tài liệu cụ thể.

Nó là tích của hai thống kê: term frequency (TF) và inverse document frequency (IDF).

Term Frequency (TF)

Term frequency (TF) có thể được định nghĩa là tần suất tương đối của một term (t) trong một document (d).

Nó được tính bằng cách chia số lần term xuất hiện trong document (ft,d) cho tổng số term trong document.

Công thức như sau:

Ví dụ, giả sử bạn có một document chứa 10.000 terms. Và một term cụ thể xuất hiện tổng cộng 25 lần trong document đó.

Bạn sẽ tính term frequency như sau:

TF = 25/10,000 = 0.0025

Inverse Document Frequency (IDF)

Inverse document frequency (IDF) đo lường lượng thông tin mà một term cung cấp.

Nó được tính bằng cách chia tổng số document (N) cho số document chứa term đó. Sau đó lấy logarit của thương số đó.

Công thức như sau:

Giả sử bạn có một tập hợp gồm 10.000 documents (N=10.000), và một term xuất hiện trong 500 documents trong số đó.

Bạn sẽ tính IDF như sau:

IDF = log 10.000/500 = 1,30

Công thức TF-IDF

Để tính TF-IDF, ta nhân giá trị TF với IDF:

TF-IDF = 0.00325

Điểm cuối cùng cho thấy mức độ liên quan của term, điểm cao hơn nghĩa là liên quan cao hơn và điểm thấp hơn nghĩa là liên quan thấp hơn.

Ví dụ về cách tính TF-IDF

Vậy TF-IDF hoạt động như thế nào trong thực tế?

Chỉ nhìn vào các công thức TF, IDF và TF-IDF có thể hơi khó hiểu. Hãy xem một ví dụ thực tế.

Giả sử term “car” xuất hiện 25 lần trong một document có 1.000 từ.

Chúng ta sẽ tính term frequency (TF) như sau:

TF = 25/1,000 = 0.025

Tiếp theo, giả sử một tập hợp các tài liệu liên quan có tổng cộng 15.000 documents.

Nếu 300 documents trong số 15.000 chứa term “car,” ta sẽ tính inverse document frequency như sau:

IDF = log 15,000/300 = 1.69

Bây giờ, bạn có thể tính điểm TF-IDF bằng cách nhân hai số này:

TF-IDF = TF x IDF = 0.025 x 1.69 = 0.04225

Cách sử dụng TF-IDF

TF-IDF có nhiều ứng dụng. Nó có thể được dùng làm hệ số trọng số cho:

• Information retrieval: Các biến thể của TF-IDF được các công cụ tìm kiếm sử dụng làm hệ số trọng số để giúp hiểu mức độ liên quan của một trang với search query của người dùng
• Khai thác văn bản: TF-IDF giúp định lượng nội dung chính của một tài liệu, điều rất quan trọng trong khai thác văn bản
• Mô hình hóa người dùng: Một ứng dụng khác của TF-IDF là hỗ trợ tạo mô hình hành vi và sở thích người dùng, từ đó các công cụ đề xuất sản phẩm và nội dung có thể sử dụng

Sử dụng On Page SEO Tool của Semrush cho TF-IDF

Bạn muốn phân tích TF-IDF cho website của mình? Đây là lúc On Page SEO Tool của Semrush sẽ giúp bạn. On Page SEO Tool có thể giúp bạn.

Bạn có thể dùng công cụ này để so sánh điểm TF-IDF giữa nội dung website bạn và các trang đối thủ.

Cách làm như sau:

Nhập domain của bạn trên trang On Page SEO Tool và nhấn nút “Get ideas”.

Công cụ sẽ phân tích website của bạn và đưa ra báo cáo gồm danh sách các ý tưởng tối ưu cho công cụ tìm kiếm.

Để xem điểm TF-IDF cho một trang cụ thể, vào tab “Optimization Ideas”.

Tìm trang bạn muốn trong danh sách, rồi nhấn nút màu xanh hiển thị tổng số ý tưởng cho trang đó.

Bạn sẽ thấy danh sách các ý tưởng dành riêng cho trang đó.

Nhấn vào liên kết “See detailed analysis” bên dưới bất kỳ ý tưởng nào trong báo cáo.

Chuyển sang tab “Keyword Usage”.

Bạn sẽ thấy điểm TF-IDF trong phần “TF-IDF”, như hình dưới đây.

Lợi ích khi sử dụng TF-IDF

Dưới đây là những ưu điểm chính của TF-IDF:

• Dễ tính toán: Có lẽ lợi ích lớn nhất của TF-IDF là nó khá đơn giản để tính toán và có thể làm nền tảng cho các phân tích nâng cao hơn
• Xác định các thuật ngữ quan trọng: Nó giúp xác định các thuật ngữ quan trọng trong tài liệu, rất hữu ích để hiểu nội dung chính của tài liệu đó
• Phân biệt giữa thuật ngữ phổ biến và hiếm: Vì TF-IDF xét cả số lần xuất hiện của thuật ngữ trong một tài liệu và trong tập hợp tài liệu, nên nó giúp phân biệt thuật ngữ phổ biến và hiếm
• Không phụ thuộc ngôn ngữ: TF-IDF hoạt động với mọi ngôn ngữ và không bị giới hạn bởi ngôn ngữ của tài liệu
• Có khả năng mở rộng: Nó có thể xử lý các bộ dữ liệu rất lớn gồm nhiều tài liệu

Nhược điểm khi sử dụng TF-IDF

TF-IDF cũng có những giới hạn riêng:

• Các thuật ngữ rất hiếm có thể gây ra vấn đề: Điểm IDF có thể bị đánh giá cao một cách sai lệch với các thuật ngữ rất hiếm, khiến chúng có vẻ quan trọng hơn thực tế
• Không hiểu được ý nghĩa hay ngữ cảnh: TF-IDF chỉ đo tần suất xuất hiện của thuật ngữ — nó không hiểu ý nghĩa đằng sau các thuật ngữ hay ngữ cảnh sử dụng chúng
• Bỏ qua thứ tự từ: TF-IDF không quan tâm đến thứ tự từ nên không thể hiểu các danh từ ghép hay cụm từ như các thuật ngữ đơn lẻ
• Khó khăn trong việc nhận diện từ đồng nghĩa và các từ tương tự: Vì TF-IDF xử lý từng thuật ngữ một cách độc lập, nó có thể gặp khó khăn trong việc nhận diện từ đồng nghĩa và các từ tương tự, dẫn đến điểm số gây hiểu nhầm

Vai trò đang phát triển của TF-IDF trong AI và Machine Learning

TF-IDF có nhiều ứng dụng cho trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán machine learning, bao gồm information retrieval, khai thác văn bản và nhiều hơn nữa.

Nó không ngừng phát triển cùng với AI, với các mô hình TF-IDF chuyên biệt theo từng lĩnh vực đang được phát triển. Những mô hình này tính đến đặc điểm và sắc thái riêng của các ngành mà chúng hướng đến.

Một số ví dụ bao gồm các mô hình TF-IDF dành cho ngành y tế, có khả năng phân tích clinical notes và medical records để truy xuất thông tin giá trị phục vụ chẩn đoán và điều trị bệnh.

Hiện nay TF-IDF được kết hợp với các mô hình machine learning transformer (học ngữ cảnh bằng cách theo dõi mối quan hệ giữa các thuật ngữ).

Nó cũng được sử dụng cùng với word embeddings. Trong phương pháp này, các thuật ngữ được ánh xạ thành các vector, và mối quan hệ giữa chúng được xác định dựa trên khoảng cách trong không gian vector.

Nói cách khác, những phương pháp này cải thiện phân tích văn bản và information retrieval.

Cập nhật liên tục về TF-IDF cùng Semrush

Bạn có thể theo dõi điểm TF-IDF của nội dung và so sánh với đối thủ bằng cách sử dụng công cụ On Page SEO Tool của Semrush.

Ngoài việc hiển thị điểm TF-IDF, On Page SEO Tool còn giúp bạn xác định hàng chục cách để cải thiện on-page SEO cho website của bạn.

Và nâng cao khả năng xếp hạng nội dung của bạn trên kết quả tìm kiếm.

Bài viết này được cập nhật năm 2024. Trích đoạn từ bài gốc của Christina Sanders có thể vẫn còn.