Bag of Words (BoW) и TF-IDF (Term Frequency–Inverse Document Frequency) — это два популярных подхода к векторизации текста, которые позволяют преобразовать текстовые данные в числовое представление. Оба метода используют мешок слов, то есть игнорируют порядок слов и структуру предложений, но различаются тем, как они взвешивают слова в текстах. Ниже подробно разобраны их различия, плюсы и минусы.

Основные принципы

Bag of Words (BoW)

Каждое слово из словаря соответствует одной координате в векторе. Значением в координате является количество раз, которое слово встретилось в тексте (document frequency). Признаковый вектор получается разреженным и высокой размерности.

Пример:
Документ: "собака лает собака бежит"
Словарь: ["собака", "лает", "бежит"]
BoW: [2, 1, 1]

TF-IDF

TF-IDF взвешивает слова по двум критериям:

• TF (Term Frequency) — частота слова в документе (обычно нормализованная).

• IDF (Inverse Document Frequency) — логарифмически понижает вес слов, часто встречающихся во всей коллекции документов.

Формула:

TF-IDF(w, d, D) = TF(w, d) * log(N / (1 + DF(w)))

где:

• w — слово

• d — документ

• D — коллекция документов

• N — общее количество документов

• DF(w) — число документов, содержащих слово w

Это позволяет придавать больший вес информативным словам и понижать значение часто встречающихся (например, "и", "в", "на", "это").

Плюсы BoW

1. **Простота реализации
   **

   • Подходит для быстрой прототипизации и обучения новичков.

   • Не требует сложной подготовки.

2. **Низкие вычислительные затраты
   **

   • Быстрое построение признакового пространства.

   • Меньше времени на обучение простых моделей.

3. **Нейтральность к данным
   **

   • Не использует внешние статистики по корпусу — только локальные частоты.

4. **Неплохие результаты на малых данных
   **

   • Часто работает приемлемо в задачах с небольшими объемами текстов и короткими документами.

Минусы BoW

1. **Игнорирование глобальной значимости слов
   **

   • Все слова рассматриваются как одинаково важные, независимо от того, встречаются ли они в каждом документе или только в одном.

2. **Чувствительность к частым словам
   **

   • Часто встречающиеся слова могут «забивать» важные, но редкие термины.

3. **Проблема масштабируемости
   **

   • Размерность растёт с числом уникальных слов в корпусе. Это приводит к разреженным матрицам и неэффективности при работе с большими данными.

4. **Неустойчивость к шуму
   **

   • Слова, не несущие смысловой нагрузки, могут негативно влиять на обучение моделей.

Плюсы TF-IDF

1. **Взвешивание по значимости
   **

   • Слова, которые часто встречаются во всех документах, получают меньший вес.

   • Более точное представление документа в задачах тематического анализа, классификации и поиска.

2. **Лучшее разделение текстов
   **

   • TF-IDF лучше различает документы по тематике, поскольку придаёт вес уникальным словам.

3. **Улучшение качества моделей
   **

   • Часто повышает точность и снижает переобучение, особенно в задачах с большим количеством документов.

4. **Снижение влияния «шумовых» слов
   **

   • Частые общеупотребительные слова автоматически получают низкий IDF, даже если они не удалены явно.

Минусы TF-IDF

1. **Более высокая вычислительная сложность
   **

   • Требуется пройтись по всем документам, чтобы рассчитать IDF.

   • Может быть медленнее на больших корпусах по сравнению с BoW.

2. **Отсутствие контекста
   **

   • Как и BoW, TF-IDF игнорирует порядок слов, синтаксис и контекст.

3. **Может «наказывать» полезные часто встречающиеся слова
   **

   • Если важные для задачи слова часто появляются в документах (например, в научной литературе: "эксперимент", "анализ"), TF-IDF понизит их вес.

4. **Чувствительность к размеру корпуса
   **

   • Если корпус слишком мал, IDF будет неточным. Для хорошего результата нужен достаточно объёмный набор текстов.

Сравнение на практике

Когда использовать BoW

• Если задача простая (например, спам-фильтр, короткие тексты).

• Когда требуется быстрое тестирование модели.

• При наличии небольшого корпуса данных.

• В случаях, когда важна скорость и допустимо немного потерять в точности.

Когда использовать TF-IDF

• В задачах, где важны уникальные слова, например, поиск по документам.

• Для классификации и кластеризации, где важно различать темы.

• При обработке длинных текстов с большим разнообразием лексики.

• Когда требуется повысить качество моделей без перехода к сложным эмбеддингам.

Таким образом, выбор между BoW и TF-IDF зависит от задачи, объема и природы данных, требуемой точности и доступных вычислительных ресурсов. TF-IDF предоставляет более выразительное представление текста, но требует больше вычислений, тогда как BoW легче реализуется и может быть достаточным в базовых случаях.