TF-IDF 有哪些限制？

TF-IDF 的主要限制是：分數不能直接說明一個詞對理解文章意思有多重要。它獨立處理詞項，不理解詞義與使用語境，也忽略詞序，因此可能難以辨識同義詞，或理解由多個詞組成的片語。另外，極罕見詞語的 IDF 可能高得讓人誤判其重要性。解讀結果時，應把分數與原文對照，而不是直接把高分詞當成內容重點，或把用詞不同視為意思不同。

同義詞分開計算，分數未必能反映意思相近

TF-IDF 獨立處理每個詞項，因此可能難以辨識同義詞與相似詞。兩段文字即使談論相近概念，只要用詞不同，分數也未必能反映它們在意思上的關聯。

假設一段文字使用「自行車」，另一段使用「單車」。若兩者被當成不同詞項，就不能期待 TF-IDF 本身知道它們可能指向相同事物。這不表示所有結果都會失真，而是提醒讀者，詞項之間的差異，不一定等於概念之間的差異。

不理解語境，也忽略詞序，不能只靠分數讀懂句子

TF-IDF 也不理解詞義與語境。同一個詞在不同段落可能有不同含義；即使 TF-IDF 算出了這個詞的分數，也不代表它理解這個詞在該處的意思。以「蘋果」為例，單看詞項分數，無法判定文章談的是水果還是品牌，仍須閱讀周邊文字。

詞序也是盲點。來源指出，TF-IDF 忽略詞序，無法自行理解複合名詞或片語的整體意思。解讀結果時，除了看分數高低，也可檢查以下幾點：

• 這個詞在原文中實際指的是什麼？
• 它是否屬於某個片語，單獨閱讀是否會漏掉原意？
• 幾個詞一起出現時，是否需要結合詞序與語境才能理解？

極罕見詞的 IDF 高，不代表它一定重要

來源也提醒，極罕見詞語的 IDF 可能很高，讓人高估它們的重要性。「罕見」與「重要」不能直接畫上等號，但這不表示罕見詞一定沒有價值。

例如，假設某篇文章出現一個極少見的名稱，即使其 IDF 很高，仍須確認它是文章主題的一部分，還是只在枝節敘述中出現。高 IDF 可以提醒我們進一步查看這個詞，卻不能證明它對理解文章意思很重要；同樣地，也不能只因一個詞罕見，就認定它的分數必然失真。