Tf-Idf是“字彙頻率–反文件頻率”之縮寫，計算表示文件中字彙相關重要性的分數。

Tf表示字彙在特定文件中的重要性，Idf則表示字彙相對於整個文件集的重要性。

　　　　　　　　　  　　　　　詞頻Tf　=　字詞在文章出現次數　/　文章總詞數
　　　　　　　　　 　逆向文字頻率Idf　=　文件集中文章總數　/　字詞出現次數
　　　　　　　　　詞的重要程度Tf-Idf　=　Tf　＊　Idf

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而在Text Mining中TF-IDF便扮演了很重要的角色，

由於Text Mining是針對文字進行分析，且文字多屬半結構化或非結構資料，

因此要先對文字進行前處理（Pre-Processing），

並透過某些統計方法與演算法（例如：TF-IDF），對文字進行分析與運用，

進而取得必要的資訊，作為決策的參考依據。
而在其應用當中我們必須知道這些字詞在文章中的重要程度，

所以利用TF-IDF加權技術來去進行評估。