teknopolis.net
  • ANA SAYFA
  • Eğitim
    • Bilim
  • Donanım
  • İnternet
  • Sosyal Medya
  • Kripto Para
  • Teknoloji
    • Mobil
    • Oyun
    • Yazılım
    • Uygulama
    • Giyilebilir Teknoloji
    • Yapay Zeka
    • Akıllı telefon
  • Otomobil
  • Sektörel
  • Rehber
Sonuç yok
Tüm Sonucu Görüntüle
TeknoPolis.NET
Sonuç yok
Tüm Sonucu Görüntüle
Ana Sayfa İnternet

TF IDF Nedir?

TF IDF Nedir?

Tarafından Umut Yaşar
24 Nisan 2023
Kategori: İnternet
0
30
Paylaş
178
Görüntülenme
Facebook'da PaylaşTwitter'da Paylaş

TF IDF nedir? Google’ın alakalı bilgileri saniyeler içinde nasıl sunabileceğini inceleyerek sorunun cevabını bulabilir miyiz

Doğal Dil İşleme olarak bilinen NLP (Doğal Dil İşleme), algoritmaların metni anlamasını sağlar. Çünkü çoğu algoritma matematiktir ve verimli çalışması için metnin sayılarla gösterilmesi gerekir. Bunun için TF IDF devreye giriyor.

Neler Okuyacaksınız?

  • TF IDF Nedir?
  • TF IDF Nasıl Çalışır?
  • TF IDF Neden Önemli?
  • TF IDF ve Makine Öğrenimi

TF IDF Nedir?

TF-IDF (terim frekansı – ters belge frekansı); yani, belgenin frekansı ve ters frekansı. Metni, vektör temsili olarak da bilinen önemli sayılar olarak temsil etmenin bir yolu.

TF, yani Terim Frekansı, Hans Peter Luhn’un (1957) ve IDF’nin veya Karen Spärck Jones’un (1972) Ters Belge Frekansı’nın çalışmasıyla ortaya çıkan metriklerdir. 1970’lerin başında bilgi alma problemlerini çözmek için kullanılan TF IDF’ler, o zamandan beri belge türlerini ayrıştırma, konu modelleme ve anahtar kelime filtreleme dahil olmak üzere çeşitli durumlarda kullanılan doğal dil işleme (NLP) algoritmalarıyla ilişkilendirilmiştir.

TF IDF, incelenen tüm belgeler (ör. web sayfaları) bağlamında kelime sıklığı ve anlamı hakkında bilgi sağlar. Bu nedenle, bu algoritma arama motorları tarafından içerik kalitesini değerlendirme yöntemi olarak kullanılabilir.

TF IDF, bir belgedeki en yüksek sıradaki kelimeler o belgeyle en alakalı olduğu için metindeki anahtar kelimeleri bulmak için kullanışlıdır. TF IDF; Otomatik metin analizi ve makine öğrenimi algoritmalarında kelimeleri vurgulamak için kullanışlıdır.

TF IDF Nasıl Çalışır?

TF IDF’nin terim frekansı veya terim frekansı (TF) ve ters belge frekansı veya ters belge frekansı (IDF) olarak adlandırılan iki bileşeni vardır.

Terim Sıklığı, bir belgede bir kelimenin ne sıklıkta geçtiğini ölçerek, bir metinde veya veri kümesinde her kelimenin kaç kez geçtiğini kaydeder. Örneğin bir makalede “seo” kelimesi 10 kez geçiyorsa ve makalenin tamamı 500 kelimeden oluşuyorsa TF değeri 0,02 (10/500) olur.

IDF, derleme sırasındaki belge sayısının, topluluktaki incelenen anahtar kelimeyi içeren belge sayısına bölünmesiyle elde edilen logaritmasıdır. Yani, belgelerin ters frekansı, toplam belge sayısının terimi içeren belge sayısına bölünmesiyle hesaplanan bir terimin önemini ölçer. Derlem, yani incelenen tüm belgelerin sayısı 10 ise ve kontrol edilen anahtar kelime, derlemin üç belgesinde yer alıyorsa, IDF değeri 0,52’dir (log(10/) 3).

TF hesaplanırken tüm terimler önemli kabul edilir. Kelime veri setinde daha sık geçiyorsa, belge için önemli olmasa da terim frekans (TF) değeri yüksek olacaktır. “ve”, “ile”, “if”, “bu” gibi tüm belgeler için ortak olan bazı terimlerin birden fazla kez göründüğü ve veri kümesinde kullanılan daha az bilinen kelimeler kadar bilgi içermediği bilinmektedir.

Bu nedenle, en yüksek ağırlık, bir terimin az sayıda belgede birden çok kez geçtiği zamandır. En düşük sayı, çoğu belgede kullanılan terminolojinin sonucudur. En yüksek ve en düşük arasındaki ağırlıklar, terimin belgede veya daha fazla makalede ne zaman daha az göründüğünü gösterir.

TF IDF negatif değerleri kabul edemez. En düşük değeri 0’dır. Terim Frekansı (TF) ve Ters Belge Frekansı (IDF) pozitif sayılardır. TF IDF, terimin belgenin tersi ile çarpım sıklığına eşit olduğundan çarpım 0’dan küçük olamaz.

TF IDF Neden Önemli?

TF-IDF’yi anlamak, TF-IDF üzerinde uyguladığınız algoritmaların sonuçlarını anlamayı ve yorumlamayı kolaylaştırır. Metin sınıflandırma sorunu, NLP’de sık karşılaşılan sorunlardan biridir. Metin sınıflandırma problemlerinde, algoritmalar, eğittiği önceden tanımlanmış bir dizi konu temelinde konuları tahmin etmek zorundadır.

Birkaç yıl önce Google, kelime sayısı 1500’den az olduğunda metni göstermenin en iyi yolunun TF IDF olduğunu keşfetti. Bu, genel bir sorun için küçük bir örneğiniz olduğunda, TF IDF’yi deneyin ve çalışması gerektiği anlamına gelir.

TF IDF ve Makine Öğrenimi

Doğal dil ile makine öğrenimi, algoritmalar nedeniyle metnin sayılara dönüştürülmesi ihtiyacını doğurmuştur. metin vektörleştirme; Bu, veri analizi için makine öğrenimi sürecinde temel bir adımdır.

Makine öğrenimi algoritmaları geleneksel olarak sayılarla en iyi şekilde çalışırken, TF-IDF algoritmaları onlara sayısal bir değer veya bir vektör atayarak sözcüklerin kodunu çözmelerine yardımcı olur. Bu, özellikle metin analizi gibi NLP ile ilgili alanlarda makine öğrenimi için devrim niteliğinde bir gelişmedir.

Bir makine öğrenmesi algoritmasının anlayabileceği şekilde kelimeleri sayılara çevirdiğinizde TF-IDF puanı; Naive Bayes ve Support Vector Machines gibi algoritmalara aktarılabilir. Sonuç olarak, kelime sayma gibi daha temel yöntemlerin sonuçları önemli ölçüde iyileştirilebilir.

Bu nedenle TF IDF, makine öğrenmesi için veri hazırlamada faydalıdır, çünkü bu noktada makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılabilmesi için kelimelerin sayı olarak kodlanması gerekir.

TF-IDF’nin nasıl çalıştığını anlamak, makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için yararlıdır. Makine öğrenimi ile metin analizinde, TF-IDF algoritması, verileri sınıflandırmaya ve anahtar kelimeleri çıkarmaya yardımcı olur. Bu, bir destek bileti veya yorum satırı işaretlemek ve veri girmek gibi basit, monoton görevlerin saniyeler içinde yapılabileceği anlamına gelir.

 

Etiket: TF IDF Nasıl ÇalışırTF IDF Neden ÖnemliTF IDF NedirTF IDF ve Makine Öğrenimi
Paylaşım12Tweet8Gönder
Önceki yazı

Ortadaki Adam (MitM) Saldırısı Nedir?

Sonraki Gönderi

Wordlist Nedir?

Umut Yaşar

Umut Yaşar

Hobi olarak bu işi yapan, biraz aykırı bi' kişilik.

İlişkiliGönderiler

İnternet

Dijital Reklamcılık: PPC Reklamlarıyla İnternette Büyüme Elde Etme

Tarafından admin admin
14 Temmuz 2023
İnternet

Dijital Portfolyo Nedir?

Tarafından admin admin
7 Haziran 2023
İnternet

Discord Nedir? Neden Bu Kadar Popüler?

Tarafından admin admin
20 Nisan 2023
İnternet

Opera nedir? Opera yeni özellikleri, avantajları ve dezavantajları

Tarafından admin admin
20 Nisan 2023
Piltzecker-Microsoft Vista for IT Security Professionals, (2007) 673pp. 978-1-59749-139-6
İnternet

WPA Enterprise Nedir?

Tarafından Umut Yaşar
20 Nisan 2023
Sonraki Gönderi

Wordlist Nedir?

Bir cevap yazın Cevabı iptal et

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Plugin Install : Widget Tab Post needs JNews - View Counter to be installed
  • Trend
  • Yorumlar
  • En son

PSD Dosyası Nedir? .PSD Uzantılı Dosya Nasıl Açılır?

26 Nisan 2023

Netflix benzeri ücretsiz film izleme sitesi

8 Ekim 2019

VALORANT’ın bilgisayarınızı yeniden başlatması gerekiyor (çözüm)

24 Nisan 2023
Popmundo ile maceraya hazır mısın?

Popmundo ile maceraya hazır mısın?

3

Gerçek Bir Köpek Gibi Davranan Dört Bacaklı Robot: Astro

1

iPhone, AirDrop Özelliği Nasıl Daha Güvenli Hâle Gelir?

1

SEO Uyumlu İçeriklerle Dijital Pazarlama Performansınızı Artırın

20 Temmuz 2023

Google Ads Dönüşümleri Artırma Taktikleri: İşletmeniz İçin En İyi Yöntemler

19 Temmuz 2023

Sosyal Medya ve İçerik Üretimi: Yaratıcı Olmanın İpuçları

18 Temmuz 2023

İlginizi Çekebilir

Avrupa Uzay Ajansı, Mars’a keşif gezisi yapmaya hazır

Tarafından Umut Yaşar
11 Eylül 2019
0
Bilim

Kızıl gezegen Mars’ı keşfetme arzusu içerisinde birçok ajans yer alıyor. En çok bilinen örnekler arasına yer alan NASA’ya bundan böyle...

Devamını oku

WordPress Sitenizi Nasıl Güncellersiniz?

Tarafından Umut Bolat
10 Haziran 2021
0
WordPress Sitenizi Nasıl Güncellersiniz?
Yazılım

WordPress sitesi güncelleme düşüncesinde olan kişiler, eklentilerden temalara ya da çekirdek dosyaları gibi alanlarda güncelleme yapmanın her ne kadar zorlu bir...

Devamını oku
TeknoPolis.NET

Copyright © 2021 Teknopolis

  • Hakkımızda
  • Gizlilik politikası
  • Künye
  • İletişim

Sonuç yok
Tüm Sonucu Görüntüle
  • Home

Copyright © 2021 Teknopolis