引言 Okapi BM25,一般简称 BM25 算法,在 20 世纪 70 年代到 80 年代,由英国一批信息检索领域的计算机科学家发明.这里的 BM 是"最佳匹配"(Best Match)的缩写,Okapi 是第一个使用这种方法的信息获取系统的名称.在信息检索领域,BM25 算法是工程实践中举足轻重的重要的 Baseline 算法.迄今为止距 BM25 的提出已经过去三十多年,但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异,是很多工程师首选的算法之一. 今天我们就来谈谈 BM25 算…

地址:https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25   In information retrieval, Okapi BM25 (BM stands for Best Matching) is a ranking function used by search engines to rank matching documents according to their relevance to a given search query. It is based…

1,$TF-IDF$算法 $TF$是指归一化后的词频,$IDF$是指逆文档频率.给定一个文档集合$D$,有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$.文档集合总共包含$m$个词(注:一般在计算$TF-IDF$时会去除如“的”这一类的停用词),有$w_1, w_2, w_3, ......, w_m \in W$.我们现在以计算词$w_i$在文档$d_j$中的$TF-IDF$指为例.$TF$的计算公式为: $ TF = \frac{freq(i, j)} {max_{le…

BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document, regardless of the inter-relationship between the query terms within a document (e.g., their relative proximity). It is not a…

原文出自:http://blog.csdn.net/wbia2010lkl/article/details/6046661 1.       BM25算法 BM25是二元独立模型的扩展,其得分函数有很多形式,最普通的形式如下: ∑  其中,k1,k2,K均为经验设置的参数,fi是词项在文档中的频率,qfi是词项在查询中的频率. K1通常为1.2,通常为0-1000 K的形式较为复杂 K= 上式中,dl表示文档的长度,avdl表示文档的平均长度,b通常取0.75 2.       BM25具体实现…

Okapi BM25 - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25 In information retrieval, Okapi BM25 (BM stands for Best Matching) is a ranking function used by search engines to rank matching documents according to their relevance to a given search…

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性…

一.前言     写博客,更要努力写博客! 二.Mapping介绍 Mapping类似于数据库中的表结构的定义:这里我们试想一下表结构定义需要那些: 1.字段和字段类型,在Elasticsearch中的体现就是索引的结构,定义索引的字段Field Name和字段类型,上一篇有简单介绍一下字段有那些类型: 2.索引,在数据库中我们可以定义字段索引,在Elasticsearch中就是相当于是否分词,按照分词器分词: 先来用我们的神器先自定义一个Mapping: 接下来在在查询下Mapping的结构:…

BM25算法,通常用来作搜索相关性平分.一句话概况其主要思想:对Query进行语素解析,生成语素qi:然后,对于每个搜索结果D,计算每个语素qi与D的相关性得分,最后,将qi相对于D的相关性得分进行加权求和,从而得到Query与D的相关性得分.…

Pluggable Similarity Algorithms Before we move on from relevance and scoring, we will finish this chapter with a more advanced subject: pluggable similarity algorithms. While Elasticsearch uses the Lucene’s Practical Scoring Function as its default s…