Introducción al TF-IDF: Qué es y cómo utilizarlo

Boris Mustapic

may 28, 20246 min de lectura
TF-IDF
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El TF-IDF es un método estadístico utilizado habitualmente en la recuperación de información y el procesamiento del lenguaje natural.

Es un concepto importante para comprender cómo los motores de búsqueda analizan el contenido de la web e identifican los términos clave que pueden asociarse a las consultas de búsqueda.

Esto es lo que debes saber al respecto.

¿Qué es la Frecuencia de Términos-Frecuencia Inversa de Documentos (TF-IDF)?

La frecuencia de términos-frecuencia inversa de documentos (TF-IDF) mide la importancia de una palabra en un documento concreto.

Es el producto de dos estadísticas: la frecuencia de términos (TF ) y la frecuencia inversa de documentos (IDF).

Frecuencia de términos (TF)

La frecuencia de términos (TF) puede definirse como la frecuencia relativa de un término (t) dentro de un documento (d). 

Se calcula dividiendo el número de veces que aparece el término en el documento(ft,d) por el número total de términos del documento.

Ésta es la fórmula:

Fórmula de la frecuencia de términos (TF)
Fórmula TF en texto

Por ejemplo, supongamos que tienes un documento que contiene 10.000 términos. Y un término concreto aparece un total de 25 veces en el documento. 

Calcularías la frecuencia de los términos del siguiente modo:

TF = 25/10.000 = 0,0025

Frecuencia Inversa de Documentos (FID)

La frecuencia inversa de los documentos (FID) mide la cantidad de información que proporciona un término. 

Se calcula dividiendo el número total de documentos (N) por el número de documentos que contienen el término. Luego, tomando el logaritmo de ese cociente.

Ésta es la fórmula:

Fórmula de la frecuencia inversa de los documentos (FID)

Supongamos que tienes una colección de 10.000 documentos (N=10.000), y un término aparece en 500 de esos documentos. 

Así es como se calcularía la FDI:

FDI = log 10.000/500 = 1,30

Fórmula TF-IDF

Para calcular TF-IDF, tenemos que multiplicar los valores de TF e IDF:

Fórmula TF-IDF

TF-IDF = 0,00325

La puntuación final muestra la relevancia del término, siendo una puntuación más alta la que denota mayor relevancia y una puntuación más baja la que denota menor relevancia.

Ejemplo de cálculo del TF-IDF 

Entonces, ¿cómo funciona el TF-IDF en la práctica?

El simple examen de las fórmulas TF, IDF y TF-IDF puede resultar un poco abrumador. Veamos un ejemplo real.

Supongamos que el término "coche" aparece 25 veces en un documento que contiene 1.000 palabras. 

Calcularíamos la frecuencia de términos (TF) del siguiente modo:

TF = 25/1.000 = 0,025

A continuación, supongamos que una colección de documentos relacionados contiene un total de 15.000 documentos. 

Si 300 documentos de los 15.000 contienen el término "coche", calcularíamos la frecuencia inversa del documento de la siguiente manera:

FDI = log 15.000/300 = 1,69

Ahora podemos calcular la puntuación TF-IDF multiplicando estos dos números:

TF-IDF = TF x IDF = 0,025 x 1,69 = 0,04225

Cómo utilizar el TF-IDF

El TF-IDF tiene varias aplicaciones. Puede utilizarse como factor de ponderación para:

  • Recuperación de información: Los motores de búsqueda utilizan variaciones del TF-IDF como factor de ponderación para ayudar a comprender la relevancia de una página para la consulta de búsqueda de un usuario.
  • Minería de textos: El TF-IDF puede ayudar a cuantificar de qué trata un documento, que es una cuestión central en la minería de textos
  • Modelización de usuarios: Otra aplicación del TF-IDF consiste en ayudar a crear modelos de comportamiento e intereses de los usuarios, que luego pueden utilizar los motores de recomendación de productos y contenidos.

Utiliza el Comprobador SEO On Page de Semrush para TF-IDF

¿Quieres hacer un poco de análisis TF-IDF para tu propio sitio web? Aquí es donde el Comprobador SEO On Page de Semrush puede ayudar.

Puedes utilizarlo para comparar las puntuaciones TF-IDF entre el contenido de tu sitio web y las páginas de la competencia. 

He aquí cómo:

Introduce tu dominio en la página del Comprobador SEO On Page y pulsa el botón "Obtener ideas".

Herramienta de comprobación SEO en página

A continuación, la herramienta analizará tu sitio web. Y presentarte un informe con una lista de ideas para optimizar tu sitio web para los motores de búsqueda.

Para ver las puntuaciones TF-IDF de una página concreta, visita la pestaña "Ideas de optimización".

Pestaña "Ideas de optimización" en la herramienta Comprobador SEO en página

Busca la página que desees en la lista y pulsa el botón azul que muestra el número total de ideas para esa página.

Número total de ideas para una página seleccionada en el Comprobador SEO On Page

Aquí se te presentará una lista de ideas para esa página concreta.

Una lista de ideas de optimización de páginas proporcionada por On Page SEO Checker

Haz clic en el enlace "Ver análisis detallado" bajo cualquiera de las ideas que figuran en el informe.

Botón de enlace "Ver análisis detallado" en el Comprobador SEO On Page

Ve a la pestaña "Uso de palabras clave".

Tabla "Uso de palabras clave" en el Comprobador SEO On Page

Podrás comparar las puntuaciones TF-IDF en la sección "TF-IDF", como se muestra a continuación.

Sección "TF-IDF" en el Comprobador SEO On Page

Ventajas de utilizar el TF-IDF

He aquí las principales ventajas del TF-IDF:

  • Fácil de calcular: Quizás la mayor ventaja de utilizar el TF-IDF es que es bastante sencillo de calcular y puede servir como punto de partida para análisis más avanzados
  • Identifica términos importantes: Puede ayudar a identificar términos importantes en un documento, lo que es muy útil para entender de qué trata un documento
  • Diferencia entre términos comunes y raros: Dado que el TF-IDF tiene en cuenta tanto el número de apariciones de un término en un único documento como el número de apariciones del mismo término en una colección de documentos, ayuda a diferenciar entre términos comunes y poco frecuentes.
  • Independiente del idioma: El TF-IDF funciona en todas las lenguas y no está limitado por la lengua de un documento
  • Escalable: Es capaz de manejar conjuntos de datos muy grandes que contienen un gran número de documentos

Desventajas del uso del TF-IDF

El TF-IDF también tiene sus limitaciones:

  • Los términos muy raros pueden ser problemáticos: las puntuaciones de la FID pueden ser engañosamente altas para los términos muy raros, haciéndolos parecer más importantes de lo que realmente son
  • No comprende el significado ni el contexto: El TF-IDF sólo mide la frecuencia de los términos, no comprende el significado de los términos ni el contexto en el que se utilizan.
  • Ignora el orden de las palabras: Al TF-IDF no le importa el orden de las palabras, por lo que no puede comprender sustantivos o frases compuestas como términos de una sola unidad
  • Dificultades para interpretar sinónimos y palabras similares: Como el TF-IDF trata cada término de forma independiente, puede tener dificultades para reconocer sinónimos y palabras similares, lo que puede dar lugar a puntuaciones engañosas

El papel evolutivo del TF-IDF en la IA y el aprendizaje automático

El TF-IDF tiene numerosas aplicaciones para la inteligencia artificial (IA) y los algoritmos de aprendizaje automático, como la recuperación de información, la minería de textos, etc.

Sigue evolucionando junto con la IA, y en la actualidad se están desarrollando modelos TF-IDF específicos de cada dominio. Estos modelos tienen en cuenta las características y matices de las industrias específicas a las que van dirigidos.

Algunos ejemplos son los modelos TF-IDF destinados al sector sanitario, capaces de analizar notas clínicas e historiales médicos para recuperar información valiosa para diagnosticar y tratar enfermedades.

El TF-IDF se combina ahora con modelos de aprendizaje automático de transformadores (que aprenden el contexto rastreando las relaciones entre términos).

En este enfoque, los términos se convierten en vectores y las relaciones entre ellos se determinan en función de la distancia en el espacio vectorial.

En otras palabras, estos métodos mejoran el análisis de textos y la recuperación de información.

Mantente en la cima de TF-IDF con Semrush

Puedes ser consciente de las puntuaciones TF-IDF de tu contenido y compararlas con las de tus competidores utilizando el Comprobador SEO On Page de Semrush.

Además de mostrar las puntuaciones TF-IDF, el Comprobador de SEO en página también puede ayudarte a identificar docenas de formas de mejorar el SEO en página de tu sitio web. 

Y mejora la probabilidad de que tu contenido aparezca mejor clasificado en los resultados de los motores de búsqueda.

Este post se actualizó en 2024. Extractos del artículo original de Chima Mmeje pueden permanecer.

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Boris Mustapic is a content marketing consultant with over a decade of experience in the digital marketing industry. He specializes in helping B2B SaaS companies drive growth through strategic, product-led content marketing.