TF IDF Nedir?

TF IDF nedir? sorusunun yanıtını, Google’ın ilgili bilgileri saniyeler içinde nasıl sunabildiğini araştırarak bulabilir miyiz?

Doğal Dil İşleme denen NLP (Natural Language Processing), algoritmaların metni anlamasını sağlar. Çünkü çoğu algoritma matematikseldir ve etkili bir şekilde çalışması için metnin sayı olarak temsil edilmesine ihtiyaç duyar. Bunun için de oyuna TF IDF girer.

TF IDF Nedir?

TF-IDF (Term Frequency — Inverse Document Frequency); terim frekansı ve ters belge frekansı anlamına gelir. Metni anlamlı sayılar olarak göstermenin bir yoludur, vektör gösterimi olarak da bilinir.

TF yani terim frekansı Hans Peter Luhn (1957), IDF yani ters belge frekansı ise Karen Spärck Jones (1972)’un çalışmalarıyla ortaya çıkan metriklerdir. 1970’lerin başında, bir bilgi erişim problemini çözmek için kullanılan TF IDF, o günden bu yana, belge sınıflandırması, konu modelleme ve durdurma kelimesi filtreleme (stop-word filtering) dahil olmak üzere çeşitli durumlarda kullanılan doğal dil işleme (NLP) algoritmalarında rol almıştır.

Metni vektörleştirmeye yani sayılara dönüştürmeye yarayan TF IDF ile arama motorlarının algoritmaları; makaleleri alaka sırasına göre listeleyebilir.

TF IDF, sözcüğün ortaya çıkma sıklığı ve incelenen tüm belgeler (örneğin web siteleri) bağlamındaki önemi hakkında bilgi verir. Bu nedenle bu algoritma arama motorları tarafından içerik kalitesi değerlendirme yöntemi olarak kullanılabilir.

Bir belgenin en yüksek puan alan sözcükleri o belgeyle en alakalı olanlar olduğundan TF IDF, metindeki anahtar sözcükleri bulmaya yarar. TF IDF; otomatik metin analizi ve makine öğrenimi algoritmalarında kelimeleri puanlamak için oldukça kullanışlıdır.

TF IDF Nasıl Çalışır?

TF IDF’nin terim sıklığı ya da terim frekansı (TF) ve ters belge sıklığı ya da ters belge frekansı (IDF) olarak adlandırılan iki bileşeni bulunur.

TF IDF Nedir?, TF IDF Nasıl Çalışır?
TF-IDF, SERP’lerdeki en değerli içerikleri anlamayı ve içeriğe daha ‘doğal’ bir görünüm vermeyi sağlar.

Terim sıklığı, metinde ya da veri kümesinde bulunan her kelimenin kaç kez geçtiğini yakalar, bir kelimenin belgedeki görünme sıklığını ölçer. Örneğin, bir makalede “seo” kelimesi 10 defa geçiyorsa ve makalenin tamamı 500 kelimeden oluşuyorsa TF değeri 0,02’dir (10/500).

IDF, derlemedeki belge sayısının, incelenen anahtar kelimeyi içeren topluluktaki belge sayısına bölünmesiyle elde edilen logaritmadır. Yani ters belge sıklığı bir terimin önemini ölçer, toplam belge sayısının, terimi içeren belge sayısına bölünmesiyle elde edilir. Külliyat yani incelenen tüm belgelerin adedi 10 ise ve test edilen anahtar kelime, külliyattaki üç belgede görünüyorsa, bu durumda IDF değeri 0.52’dir (log (10/3)).

IDF aslında bize kelimenin belge için ne kadar önemli olduğunu söyler. Bu, o kelimenin tüm belge setinde ne kadar yaygın veya nadir olduğu anlamına gelir. 0’a ne kadar yakınsa, kelime o kadar yaygındır. Yani kelime çok yaygınsa ve birçok belgede yer alıyorsa bu sayı 0’a yaklaşacaktır. Aksi takdirde 1’e yaklaşacaktır.

Bir kelimenin TF IDF puanı ne kadar yüksekse, kelime bulunduğu belgeyle o kadar alakalıdır.

TF’yi hesaplarken, tüm terimler eşit derecede önemli kabul edilir. Sözcük veri kümesinde daha sık görünüyorsa, belge için o kadar önemli olmamakla birlikte terim sıklığı (TF) değeri yüksektir. ‘Ve’, ‘ile’, ‘eğer’ ‘bu’ gibi gibi her belgede ortak olan belirli terimlerin birçok kez görünebilir olduğu ve veri kümesinde daha seyrek kullanılan sözcüklere kıyasla onlar kadar fazla bilgi taşımadığı bilinir.

Bu nedenle, en yüksek ağırlık, bir terimin az sayıda belgede birçok kez geçtiği zamandır. En düşük sayı, hemen hemen tüm belgelerde geçen terimin bir sonucudur. En yüksek ile en düşük arasındaki ağırlıklar ise terimin bir belgede daha az göründüğünde veya birçok makalede geçtiğini gösterir.

TF IDF negatif değer alamaz. En düşük değeri 0’dır. Hem terim sıklığı (TF) hem de ters belge frekansı (IDF) pozitif sayılardır. TF IDF, terim sıklığı ile ters belge frekansı çarpımına eşit olduğundan, ürün 0’dan küçük olamaz.

Bir belgedeki bir kelime için TF IDF hesaplanırken önce her kelimenin sıklığı hesaplanır. Sonra IDF hesaplanır. En son TF ve IDF değerleri çarpılır.

TF IDF Neden Önemli?

TF-IDF’yi anlamak, TF-IDF’nin üzerine uyguladığınız algoritmaların sonuçlarını anlamayı ve yorumlamayı kolaylaştırır. Metin sınıflandırma problemi NLP’deki yaygın problemlerden biridir. Metin sınıflandırma problemlerinde algoritmalar, eğitim aldığı önceden tanımlanmış bir konu kümesine dayalı olarak konuyu tahmin etmek zorundadır.

Birkaç yıl önce Google, kelime sayısı 1500’den az olduğunda, metni temsil etmenin en iyi yolunun TF IDF olduğunu bulmuştur. Bu yaygın bir sorun için küçük bir örnekleme sahip olduğunuzda, TF IDF’yi denemenizin işe yarayacağı anlamına gelir.

Makine öğrenimi ve arama motoru optimizasyonu (SEO) gibi uygulama alanlarına göz atmak, TF IDF’nin önemini anlamamızı sağlayacaktır:

TF IDF ve Makine Öğrenimi

TF IDF ve Makine Öğrenimi, TF IDF Neden Önemli?
Makine öğrenimi ile metin analizinde, TF-IDF algoritmaları verileri kategorilere ayırmaya ve anahtar kelimeleri çıkarmaya yardımcı olur.

Doğal dille makine öğrenimi, algoritmalar nedeniyle metinleri sayılara dönüştürme zorunluluğunu doğurmuştur. Metin vektörleştirme; verileri analiz etmek için makine öğrenimi sürecinde temel bir adımdır.

Makine öğrenimi algoritmaları geleneksel olarak sayılarla daha iyi çalışırken, TF-IDF algoritmaları, onlara sayısal bir değer veya vektör atayarak kelimeleri deşifre etmelerine yardımcı olur. Bu, özellikle metin analizi gibi NLP ile ilgili alanlarda makine öğrenimi için devrim niteliğinde bir gelişme olmuştur.

Kelimeleri makine öğrenimi algoritmalarının anlayabileceği bir şekilde sayılara dönüştürdüğünüzde, TF-IDF puanı; Naive Bayes ve Destek Vektör Makineleri gibi algoritmalara aktarılabilir. Böylece kelime sayısı gibi daha temel yöntemlerin sonuçları büyük ölçüde iyileştirilebilir.

TF-IDF, bir belgedeki her kelimeyi; o belgedeki her kelimenin ne kadar alakalı olduğunu temsil eden bir numarayla ilişkilendirmemize olanak tanır.

Bu nedenle TF IDF makine öğrenimi için veri hazırlama aşamasında kullanışlıdır çünkü bu aşamada, makine öğrenimi algoritmalarının kullanması için kelimelerin sayı olarak kodlanması gerekir.

Makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığını daha iyi anlayabilmeniz için TF-IDF’nin nasıl çalıştığını anlamak işe yarayacaktır. Makine öğrenimi ile metin analizinde, TF-IDF algoritmaları verileri kategorilere ayırmaya ve anahtar kelimeleri çıkarmaya yardımcı olur. Bu, destek biletlerini veya geri bildirim satırlarını etiketleme ve veri girişi gibi basit, monoton görevlerin saniyeler içinde yapılabileceği anlamına gelir.

TF IDF ve SEO

TF IDF ve SEO
SEO amacıyla içerik stratejisi geliştirmek için TF IDF; anahtar kelime araştırmasından rakip analizine kadar birçok noktada değerli içgörülere ulaşmaya yarar.

Arama motorları için bir makalenin, yazılış amacıyla yakından ilişkili tüm anahtar kelimeleri bulundurması ve doğru uzunlukta olması, konuyu eksiksiz bir şekilde kapsadığına dair önemli bir sinyaldir. Dilerseniz SEO uyumlu makalede anahtar kelime kullanımının nasıl olması gerektiğini açıkladığımız SEO uyumlu makale nedir? adlı yazımıza da göz atabilirsiniz.

TF IDF, belirli bir kelime veya kelime öbeğinin bir arama motoru için ne kadar değerli veya önemli olduğunu gösterir. İşte, içeriğe dahil etmek için; Google’ın her bir makalenin konusuyla alakalı olduğunu düşündüğü kelimeleri keşfederken TF IDF algoritmasını kullanabilir ve belirli bir anahtar kelime veya kelime öbeği için ilk 10 arama sonucunda yer alan sayfaları analiz edebilirsiniz.

Aslında TF IDF tek başına bir SEO aracı değildir. Ancak TF IDF’yi; terminoloji seçimlerimizi genişletmenin ve bir sayfanın temel kimliğine odaklanmanın bir yolu olarak kullanabiliriz. Hatta bir rakibin içerik modellerini inceleme yöntemi olarak da TF IDF oldukça yararlıdır .

Bir TF IDF analizinden bir kelimenin aşırı kullanımının; bir sayfanın arama motorlarında istendiği gibi sıralama alamamasının ardında yatan neden olduğu anlaşılabilir.

TF IDF analizi, arama motorlarında en üst sıralarda yer alan sayfalarda hangi terimlerin kullanıldığını göstererek, en iyi sitelerin belirli bir konuya nasıl yaklaştığını anlamanızı sağlar. Bu nedenle, TF IDF’yi kullanmak rakiplerin içerik ve ürün stratejilerini takip etmenin bir başka yoludur.

İçerik stratejinizi ileriye taşımanıza yardımcı olması için TF IDF’yi eski bir içeriğin amacını değiştirmek için de kullanabilirsiniz. Yıllar önce yazdıklarınızı güncellerken TF IDF’den yararlanmak; içeriğin bir kısmını yeniden kullanmak istediğinizde hangi terimleri, konuları veya neyin güncellenmesi gerektiğini görmenize yardımcı olabilir.

Hatta TF IDF analizinin, özellikle üst sıralarda görünmeyen halihazırda yayınlanmış makaleler için daha önemli olduğunu savunanlar da vardır. Bu, makalenin daha kaliteli olması ve konuyu daha iyi anlatabilmesi için içeriğe eklenmesi gereken eksik kelimeleri keşfetmenizi sağlar. TF IDF ile optimizasyon, içeriğinizin düşük kaliteli olarak sınıflandırılma olasılığını azaltır ve konumunu olumlu etkiler.

Sonuç olarak TF IDF’nin, SEO’da pratik ve önemli bir kullanım alanına sahip olduğunu söylenebilir, özellikle yüksek kaliteli içeriğin optimize edilmesinde ve oluşturulmasında yararlıdır. Ancak TF IDF, içerik optimizasyonu için tek başına kullanıldığında ciddi sınırlamalarla karşı karşıya kalır:

TF IDF’nin temel sınırlılığı, bir cümleyi anlamada önemli olan kelime sırasını dikkate almamasıdır. Ayrıca, belge uzunluğu, TF IDF değerlerinde çok fazla farklılığa neden olabilir.

Özet

TF IDF (terim frekansı-ters belge frekansı), sorgu kelimesi ile en alakalı sonuçları sunmak için arama motorları tarafından kullanılır. Ayrıca SEO amacıyla içerik stratejisi geliştirmek için TF IDF; anahtar kelime araştırmasından rakip analizine kadar birçok noktada değerli içgörülere ulaşmaya yarar.

Özetle TF-IDF nedir? sorusunu SERP’lerdeki en değerli içerikleri anlamayı ve içeriğe daha ‘doğal’ bir görünüm vermeyi sağlayan yöntem şeklinde yanıtlamak mümkündür.


Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Bunlar da İlginizi Çekebilir
Devamı
vCloud Nedir?
Çok sayıda veri merkezi girişiminin temeli olarak kullanılan, Dünya’nın önde gelen sanallaştırma platformlarından biri!