反向文档频率 (IDF) 是信息检索 (IR) 中用于评估术语在文档语料库中的重要性的度量。IDF计算一个术语在所有文档中 “稀有” 的程度。术语出现的文档越多，其IDF值越低。这个想法是，与仅在少数文档中出现的术语相比，在许多文档中出现的术语信息更少或与众不同。
在数学上，IDF被计算为文档总数除以包含该术语的文档数的对数。如果某个术语出现在每个文档中，则其IDF为低，表示它不是唯一的。相反，出现在较少文档中的术语将具有较高的IDF，从而使其更重要。
IDF通常用于tf-idf (术语频率-逆文档频率) 度量中，它有助于根据其频率和稀有性调整文档中每个术语的重要性，通过强调独特和相关的术语来提高搜索排名的有效性。