Os editores precisam de uma ferramenta de busca que retorne artigos onde as palavras consultadas são as mais importantes e representativas no corpus do documento. A ferramenta inicial retorna correspondências gerais de palavras e requer filtragem manual. Qual solução capturará a importância e a frequência das palavras por documento para que a ferramenta destaque os artigos onde as palavras consultadas são mais relevantes?

A abordagem correta descreve o Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). O TF (frequência do termo) mede a frequência de uma palavra em um documento, indicando sua importância local. O IDF (frequência inversa do documento) mede a raridade de uma palavra em todo o corpus, dando mais peso a palavras que são discriminativas. Multiplicar TF por IDF resulta em uma pontuação que reflete a relevância de uma palavra dentro de um documento, considerando sua importância global, o que é ideal para destacar artigos onde as palavras consultadas são mais representativas. LDA é para descoberta de tópicos, não para pontuar a relevância de palavras específicas. Word embeddings capturam relações semânticas, mas a média dos embeddings do título não pontuaria a relevância de palavras consultadas no corpo do artigo de forma eficaz. A frequência bruta não considera a raridade da palavra no corpus, o que levaria a resultados genéricos.