Term frequency-inverse document frequency, or TF-IDF for short, and its many variants form a class of term weighting functions the members of which are widely used in text analysis applications. While TF-IDF was originally proposed as a heuristic, theoretical justifications grounded in information theory, probability, and the divergence from randomness paradigm have been advanced. In this work, we present an empirical study showing that TF-IDF corresponds very nearly with the hypergeometric test of statistical significance on selected real-data document retrieval, summarization, and classification tasks. These findings suggest that a fundamental mathematical connection between TF-IDF and the negative logarithm of the hypergeometric test P-value (i.e., a hypergeometric distribution tail probability) remains to be elucidated. We advance the empirical analyses herein as a first step toward explaining the long-standing effectiveness of TF-IDF from a statistical significance testing lens. It is our aspiration that these results will open the door to the systematic evaluation of significance testing derived term weighting functions in text analysis applications.


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TF-IDF(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。tf-idf是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。tf-idf加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了tf-idf以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法,以确定文件在搜索结果中出现的顺序。
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