Phương pháp mã hóa nào giúp giảm ảnh hưởng của các từ phổ biến và tăng trọng số của các từ hiếm?

TF-IDF là phương pháp giúp tăng trọng số của từ hiếm

Trong phân loại văn bản, nhiều bạn gặp chung một băn khoăn:

“Làm sao để mô hình bớt bị ảnh hưởng bởi những từ xuất hiện liên tục như ‘the’, ‘và’, ‘là’, mà lại chú ý hơn tới các từ hiếm nhưng quan trọng?”

Đây là vấn đề cơ bản trong NLP, đặc biệt khi làm việc với các mô hình truyền thống như Logistic Regression, SVM hoặc Naive Bayes. Những mô hình này phụ thuộc trực tiếp vào cách biểu diễn văn bản — tức vector hóa văn bản.

Và câu trả lời nằm ở một kỹ thuật rất quen thuộc trong NLP.

Tên đầy đủ của TF-IDF là:

Term Frequency – Inverse Document Frequency

Ý tưởng chính:

TF (Term Frequency): từ xuất hiện nhiều trong tài liệu → trọng số cao hơn trong phạm vi tài liệu đó.
IDF (Inverse Document Frequency): từ xuất hiện ở nhiều tài liệu → giảm trọng số;
từ xuất hiện ít tài liệu → tăng trọng số.

Kết hợp hai thành phần này tạo ra một biểu diễn giúp mô hình:

• giảm ảnh hưởng từ phổ biến (stopwords, các từ xuất hiện quá thường xuyên)
• khuếch đại các từ ít gặp nhưng mang nhiều thông tin

Đây là lý do TF-IDF phù hợp với các bài toán classification truyền thống.

Vì sao TF-IDF hoạt động tốt cho phân loại văn bản?

Từ hiếm thường mang nhiều ý nghĩa

Ví dụ trong phân loại bài báo:

Từ “economy”, “currency” mang ý nghĩa rõ ràng hơn “the”, “is”, “and”.

TF-IDF giúp các từ hiếm như vậy nổi bật.

Tránh việc mô hình học sai

Nếu dùng Bag-of-Words thuần túy, từ “the” xuất hiện 1000 lần sẽ tạo ra độ lệch lớn.
TF-IDF cân bằng lại bằng cách giảm trọng số của các từ xuất hiện ở nhiều văn bản.

Phù hợp với các mô hình ML cổ điển

Những mô hình như SVM, Linear Regression, Naive Bayes hoạt động rất tốt với vector TF-IDF.
Điều này gắn với kiến thức trong Module 10 – NLP: Tokenization & Embedding, nơi TF-IDF được xem như bước vector hóa nền tảng.

Ví dụ minh hoạ (không dùng số cụ thể)

• Một từ xuất hiện trong hầu hết văn bản → IDF thấp.
• Một từ chỉ xuất hiện trong 1–2 văn bản → IDF cao.

Vì vậy, hai văn bản khác nhau sẽ có vector TF-IDF phân biệt rõ ràng hơn so với Bag-of-Words.

Liên hệ với kiến thức nền AIO

TF-IDF nằm giữa nhóm kiến thức:

• tiền xử lý dữ liệu (Module 3 – ETL & Data Analysis)
• ML cơ bản (Module 4 – classification)
• NLP căn bản (Module 10 – tokenization, embedding truyền thống)

Việc hiểu đúng TF-IDF tạo nền cho việc chuyển sang các kỹ thuật hiện đại như word embedding, contextual embedding (BERT, GPT).

Khi làm dự án thực tế, TF-IDF hữu ích trong những trường hợp nào?

• Dữ liệu ít, mô hình nhẹ → TF-IDF + SVM hoạt động mạnh.
• Bài toán phân loại văn bản nhiều chủ đề → TF-IDF giúp phân biệt rõ ràng.
• Cần tính toán nhanh và dễ giải thích → TF-IDF là lựa chọn hợp lý.

Ngoài ra, TF-IDF vẫn được dùng nhiều trong hệ thống search nội bộ và retrieval đơn giản.

Lời khuyên nhẹ cho người mới

Nếu bạn đang bắt đầu làm phân loại văn bản:

• Bạn có thể thử biểu diễn bằng Bag-of-Words trước để hiểu cơ chế đếm từ.
• Sau đó chuyển sang TF-IDF để thấy sự khác biệt trong phân tách dữ liệu.
• Kết hợp thử nhiều mô hình (SVM, Logistic Regression, Naive Bayes) để cảm nhận cách vector ảnh hưởng đến kết quả.

Những bước nhỏ này giúp bạn hiểu rõ hơn về vai trò của phương pháp mã hóa trong NLP.

Tài nguyên học AI:

• chương trình AIO (link: https://aivietnam.edu.vn/course)
• Bài viết & tài liệu học AI (https://aioconquer.aivietnam.edu.vn/)
• Tutorial (https://tutorial.aivietnam.edu.vn/)