b'\n_START_ARTICLE_\nTf-idf\n_START_PARAGRAPH_\nTf-idf (del ingl\xc3\xa9s Term frequency \xe2\x80\x93 Inverse document frequency), frecuencia de t\xc3\xa9rmino \xe2\x80\x93 frecuencia inversa de documento (o sea, la frecuencia de ocurrencia del t\xc3\xa9rmino en la colecci\xc3\xb3n de documentos), es una medida num\xc3\xa9rica que expresa cu\xc3\xa1n relevante es una palabra para un documento en una colecci\xc3\xb3n. Esta medida se utiliza a menudo como un factor de ponderaci\xc3\xb3n en la recuperaci\xc3\xb3n de informaci\xc3\xb3n y la miner\xc3\xada de texto. El valor tf-idf aumenta proporcionalmente al n\xc3\xbamero de veces que una palabra aparece en el documento, pero es compensada por la frecuencia de la palabra en la colecci\xc3\xb3n de documentos, lo que permite manejar el hecho de que algunas palabras son generalmente m\xc3\xa1s comunes que otras. _NEWLINE_Variaciones del esquema de peso tf-idf son empleadas frecuentemente por los motores de b\xc3\xbasqueda como herramienta fundamental para medir la relevancia de un documento dada una consulta del usuario, estableciendo as\xc3\xad una ordenaci\xc3\xb3n o ranking de los mismos. Tf-idf puede utilizarse exitosamente para el filtrado de las denominadas stop-words (palabras que suelen usarse en casi todos los documentos), en diferentes campos como la clasificaci\xc3\xb3n y resumen de texto.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Una de las funciones de ranking m\xc3\xa1s sencillas se calcula como la suma de los valores tf-idf de cada t\xc3\xa9rmino de la consulta. Muchas funciones de ranking m\xc3\xa1s complejas constituyen variaciones de este simple modelo.\n_START_SECTION_\nMotivaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nSupongamos que tenemos una colecci\xc3\xb3n de documentos y queremos determinar el documento m\xc3\xa1s relevante a la consulta "la mochila azul". Una manera sencilla de comenzar es eliminando aquellos documentos que no contengan las tres palabras "la", "mochila" y "azul", pero todav\xc3\xada quedan muchos documentos. Para diferenciarlos a\xc3\xban m\xc3\xa1s, debemos contar el n\xc3\xbamero de veces que cada t\xc3\xa9rmino ocurre en cada documento y sumarlos; el n\xc3\xbamero de veces que un t\xc3\xa9rmino ocurre en un documento se denomina su frecuencia de t\xc3\xa9rmino (tf)._NEWLINE_Sin embargo, como el t\xc3\xa9rmino "la" es tan com\xc3\xban, esto provocar\xc3\xa1 que se destaquen incorrectamente documentos que utilizan de casualidad la palabra "la" con m\xc3\xa1s frecuencia, sin conceder suficiente peso a los t\xc3\xa9rminos m\xc3\xa1s significativos "mochila" y "azul". El t\xc3\xa9rmino "la" no es una buena palabra clave para distinguir documentos relevantes y no relevantes, a diferencia de las palabras menos comunes "mochila" y "azul". Por lo tanto, se incorpora un factor de frecuencia inversa de documento que aten\xc3\xbaa el peso de los t\xc3\xa9rminos que ocurren con mucha frecuencia en la colecci\xc3\xb3n de documentos e incrementa el peso de los t\xc3\xa9rminos que ocurren pocas veces.'