Frecuencia de un término en un documento
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¿Qué es la frecuencia de un término en un documento o term frequency?
La frecuencia de un término o term frecuency en inglés (TF) se refiere al número de veces que se incluye una palabra determinada en un texto o documento. En la ciencia de Búsqueda y Recuperación de información es uno de los primeros métodos utilizados para encontrar información valiosa dentro de un conjunto más grande de documentos.
Por ejemplo, si se está buscando un documento relevante para escribir sobre “optimización SEO”, lo razonable es suponer que las páginas donde se repita esta keyword más veces (es decir, su frecuencia sea mayor), serán más relevantes para el tema que aquellas páginas donde no se incluya.
Desde sus inicios se han utilizado muchas variaciones diferentes de frecuencia de términos. Al principio simplemente se trabajaba con la cantidad de veces que una palabra aparecía en un documento, sin tener en cuenta la longitud del mismo.
Posteriormente, se agregaron nuevas cualidades que van desde considerar la longitud del documento en relación con el número total de palabras, hasta métodos que comparan el uso de ese término con las palabras más empleadas en el documento.
¿Cómo funciona la frecuencia de términos?
Aunque existen muchas variaciones de cómo se mide la TF hoy en día, siempre gira en torno al número de veces que se puede encontrar una palabra en un documento. La frecuencia de un término puede ser una forma efectiva de filtrar documentos o páginas que no son relevantes debido a que no contienen las palabras clave buscadas.
También puede ser un buen modo de ordenar inicialmente las páginas según su relevancia al comparar el número de veces que se menciona una palabra en la página. Sin embargo, a menudo se verán variaciones más complejas de frecuencia de términos que se mezclan con otros factores en los algoritmos creados para clasificar documentos/páginas.
¿Qué usos se le puede dar a la frecuencia de términos?
Este cómputo se emplea, en primer lugar, para ayudar a los programas informáticos a medir la relevancia de un contenido. Dicho softwares de clasificación, también llamados algoritmos de ordenamiento, se encargan de eliminar todos los documentos/páginas irrelevantes y ordenan el resto según su relevancia.
En los primeros días de los buscadores, Google y otros utilizaban algoritmos de clasificación simples basados en la frecuencia de los términos para posicionar los resultados de búsqueda. Sin embargo, esto degeneró en técnicas de black hat SEO porque algunas/os webmasters se dedicaron a ocultar palabras clave adicionales en sus páginas para que parecieran más relevantes a ojos de los bots.
Hoy en día los algoritmos de clasificación son más complejos, con cientos de factores diferentes y formas más elaboradas de determinar la relevancia. La frecuencia de términos, además, es una parte importante de la fórmula TF-IDF: método utilizado para encontrar la relevancia de ciertas palabras en un documento.
Frecuencia de términos y TF-IDF
Esta relación, también llamada fórmula TF*IDF, es un método para determinar la relevancia de una palabra en un documento y combina la TF con la frecuencia inversa para medir la relevancia de una palabra en un documento en comparación con todos los demás de la colección.
A cada palabra se le asigna un valor basado en la frecuencia inversa del documento, que analiza la reiteración con la que aparece dicha palabra en los otros documentos. Esto indica qué tan único es ese término y determina cuánto peso semántico e información proporciona.
Términos como "la" o "un" se ven muchas veces en todos los documentos, mientras que palabras más significativas como, por ejemplo, "SEO" o "motor de búsqueda" no se encuentran con tanta regularidad y, por lo tanto, reciben un valor más alto.
El valor entonces aumenta dependiendo de la constancia de la palabra. TF-IDF ha demostrado ser muy efectivo para filtrar palabras vacías así como palabras que se usan con mucha asiduidad en industrias específicas.
Captura de Herramienta TF*IDF de Seobility, que permite a webmasters optimizar su contenido usando TF-IDF.
Relevancia para el SEO de la TF
La frecuencia de términos sigue siendo una parte importante del SEO y aunque Google y otros motores de búsqueda han dejado de utilizarla como única opción para medir la relevancia, asegurarse de que el contenido contenga suficientes palabras destacadas todavía es una parte importante de la optimización del contenido.
También se puede emplear para identificar términos importantes en páginas de la competencia. Esto ayuda a encontrar qué temas se necesita cubrir y qué palabras clave pueden ofrecer oportunidades de SEO.
Existen herramientas para optimizar su contenido en función de variaciones más complejas de frecuencia de términos, como TF-IDF o la Densidad de palabras clave, incluyendo nuestra propia herramienta TF-IDF.
Ampliar conocimientos
- https://es.acervolima.com/comprension-de-tf-idftermino-frecuencia-frecuencia-inversa-de-documentos/
- https://es.wikipedia.org/wiki/Tf-idf
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