Le TF-IDF (de l'anglais term frequency-inverse document frequency) est une méthode de pondération souvent utilisée en recherche d'information et en particulier dans la fouille de textes. Cette mesure statistique permet d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à une collection ou un corpus. Le poids augmente proportionnellement au nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus. Des variantes de la formule originale sont souvent utilisées dans des moteurs de recherche pour apprécier la pertinence d'un document en fonction des critères de recherche de l'utilisateur.
La justification théorique a posteriori de ce schéma de pondération repose sur l'observation empirique de la fréquence des mots dans un texte qui est donnée par la loi de Zipf. Si une requête contient le terme T, un document a d'autant plus de chances d'y répondre qu'il contient ce terme : la fréquence du terme au sein du document (TF) est grande. Néanmoins, si le terme T est lui-même très fréquent au sein du corpus, c'est-à-dire qu'il est présent dans de nombreux documents (tels les articles définis - le, la, les), il est en fait peu discriminant. C'est pourquoi le schéma propose d'augmenter la pertinence d'un terme en fonction de sa rareté au sein du corpus : la fréquence du terme dans le corpus (IDF) est faible. Ainsi, la présence d'un terme rare de la requête dans le contenu d'un document fait croître le de ce dernier.
La fréquence « brute » d'un terme est simplement le nombre d'occurrences de ce terme dans le document considéré (on parle de « fréquence » par abus de langage). On peut choisir cette fréquence brute pour exprimer la fréquence d'un terme.
Des variantes ont été proposées. Un choix plus simple, dit « binaire », est de mettre 1 si le terme apparaît dans le document et 0 sinon. À l'opposé, on peut normaliser logarithmiquement la fréquence brute pour amortir les écarts. Une normalisation courante pour prendre en compte la longueur du document est de normaliser par la fréquence brute maximale du document.
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Le TF-IDF (de l'anglais term frequency-inverse document frequency) est une méthode de pondération souvent utilisée en recherche d'information et en particulier dans la fouille de textes. Cette mesure statistique permet d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à une collection ou un corpus. Le poids augmente proportionnellement au nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus.
L’analyse sémantique latente (LSA, de l'anglais : Latent semantic analysis) ou indexation sémantique latente (ou LSI, de l'anglais : Latent semantic indexation) est un procédé de traitement des langues naturelles, dans le cadre de la sémantique vectorielle. La LSA fut brevetée en 1988 et publiée en 1990. Elle permet d'établir des relations entre un ensemble de documents et les termes qu'ils contiennent, en construisant des « concepts » liés aux documents et aux termes.
Un résumé est une forme de compression textuelle avec perte d'information. Un résumé automatique de texte est une version condensée d'un document textuel, obtenu au moyen de techniques informatiques. La forme la plus connue et la plus visible des condensés de textes est le résumé, représentation abrégée et exacte du contenu d'un document. Cependant, produire un résumé pertinent et de qualité demande au résumeur (un humain ou un système automatique) l'effort de sélectionner, d'évaluer, d'organiser et d'assembler des segments d'information selon leur pertinence.
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