Termfrekvens–invers dokumentfrekvens (engelsk: term frequency-inverse document frequency, forkortet tf–idf, TF*IDF, TFIDF, TF–IDF, eller Tf–idf) er et numerisk mål for hvor viktig en term er i et dokument. TF-IDF er beregnet på bakgrunn av termfrekvens (Term frequency) og invers dokumentfrekvens (Inverse Document Frequency). TF-IDF brukes ofte i informasjonsinnhenting, og søk. TF-IDF verdiene brukes ofte til å sammenlikne dokumenter i en samling mot en spørring, for å finne det mest relevante resultatet^[1], for eksempel ved bruk av vektormodellen

Termfrekvens er en målestokk på hvor ofte en term oppstår i et dokument, med andre ord hvor mange ganger eksisterer term t i dokument d. Dokumentfrekvens er en målestokk som viser hvor mange av dokumentene i den gjeldende samlingen som inneholder termen. Dette kan for eksempel være antall dokumenter i samlingen som inneholder termen t.

I TF-IDF bruker vi^[hvem?] inversen av dokumentfrekvens.

IDF er definert som: IDF = ${\displaystyle Log{\frac {N}{df_{t}}}}$

Dermed kan vi definere TF-IDF som:

TF-IDF${\displaystyle _{t,d}}$ = tf${\displaystyle _{t,d}\times }$idf${\displaystyle _{t}}$

Fordeler med TF-IDF er at det alltid blir gitt en vekt til term t i et dokument d som er:

• Høyest når t oppstår mange ganger i få dokumenter
• Lavere når termen t oppstår få ganger i et dokument, eller oppstår i mange dokumenter
• Lavest når en term oppstår i tilnærmet alle dokumentene

Dersom et ord oppstår tretti ganger i et dokument, er ikke ordet nødvendigvis tredve ganger så viktig som dersom ordet oppstår kun en gang i et dokument. For å forhindre at en term blir ansett som tredve ganger så viktig som et ord som kun oppstår en gang, kan vi bruke sublineær (Sublinear) tf-skalering. Istedenfor å øke tf verdien med en hver gang ordet oppstår kan vi bruke logaritmen av termfrekvensen.

w f${\displaystyle _{t,d}}$ = ${\displaystyle {\begin{cases}1+logtf_{t,d},&{\mbox{hvis }}tf{\mbox{større enn 0}}\\0,&{\mbox{ ellers}}\end{cases}}}$

Maksimum tf normalisering er en teknikk der vi normaliserer alle tf-vektene i et dokument, på bakgrunn av den høyeste tf verdien i det gjeldende dokumentet. For hvert dokument la tf_max(d) = max_{τ${\displaystyle \in }$ d} tf_{τ, d,} der τ dekker alle termene i dokument d. Så regner vi ut normalisert term frekvens for alle termer t i dokument d. Dermed kan vi definere maksimum tf-normalisering som:

ntf_t,d = ${\displaystyle a+(1-A){\frac {tf_{t,d}}{tf_{max}d'}}}$

Der A er en verdi mellom 0 og 1, og er vanligvis satt til 0,4. A er en verdi som brukes til å dempe påvirkningen fra andre termer. Denne metoden normaliserer alle termer avhengig av den største termen i dokumentet. Den største fordelen med denne metoden er at den reduserer påvirkingen av at lengre dokumenter får høyere treffgrad fordi dokumentene inneholder flere ord.

TF-IDF brukes som rangeringsfunksjon i flere implementasjoner av søk. TF-IDF verdiene er verdiene som oftest blir brukt i vektormodellen, en modell som sammenlikner dokumenter for å finne det dokumentet som er mest relevant. I tillegg er det flere forbedrede søkealgoritmer som BM25^[1] som bruker TF-IDF til å finne de mest relevante artiklene.