程序员笔记（七十）信息检索的算法BM25

外向笑小鸭子 2024-01-12 14:18:08  48954 赞同 0 反对 0

分类：资源标签：运维

程序员笔记（七十）信息检索的算法BM25

1. 基础知识

BM25是一种用于信息检索的算法，可用于衡量文档的相关性。该算法由Robertson等人于1995年提出，是基于Okapi TF-IDF算法的改进版本，旨在解决Okapi TF-IDF算法的一些不足之处。

BM25算法是一种用于信息检索的算法，可以根据文档和查询条件之间的相似度来计算文档与查询条件之间的匹配程度得分。该算法考虑了文档长度、查询项频率和文档频率等因素，并在计算匹配得分时进行加权。

1.1 概念

在信息检索中，我们通常根据一些查询条件来检索文档，然后根据与查询条件匹配程度进行排序。BM25就是一种用于计算文档与查询条件之间匹配程度的算法。

1.2 原理

BM25算法的核心是一个得分函数，它可以计算文档与查询条件之间的匹配程度得分。该得分函数基于三个因素来计算得分：查询项频率的权重，文档长度和文档频率的权重。

查询项频率的权重

查询项频率的权重是根据查询项在文档中出现的频率计算的。该权重表示了查询项对文档的相关性的贡献程度，并且随着查询项在文档中出现的次数增加而下降。

文档长度

文档长度是指文档中查询项出现的次数。文档长度影响查询项的权重。文档长度越大，查询项的权重越小；文档长度越小，查询项的权重越大。

文档频率的权重

文档频率的权重表示了查询项在文档集合中的普遍程度。如果查询项在很多文档中都出现过，那么它的权重就会减少。

1.3 应用

BM25算法在信息检索领域有着广泛的应用，包括：

搜索引擎

社交媒体分析

自然语言处理

2. BM25算法流程

下面是BM25算法的主要步骤：

2.1 数据预处理

首先需要将文档进行数据预处理，包括分词、去除停用词、词干提取和标准化等步骤。

2.2 计算文档和查询条件中各个项的得分函数

该步骤计算每个文档和查询条件中各个项的得分函数，并将其存储在倒排索引中。

2.3 计算文档与查询条件之间的匹配程度

计算文档与查询条件之间的匹配程度得分。该步骤会计算所有匹配的文档的得分值，并按照得分值的大小对文档进行排序。

2.4 返回最匹配的文档

返回最匹配的文档。

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