BM25算法是一种常见用来做相关度打分的公式,思路比较简单,主要就是计算一个query里面所有词和文档的相关度,然后在把分数做累加操作,而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响.公式如下: R(qi,d)是每个词和文档的相关度值,其中qi代表每个词,d代表相关的文档,Wi是这个词的权重,然后所有词的乘积再做累加. Wi可由外部设置,默认的话是idf值,公式如下,N是文档总数,n(qi)是包含该词的文档数,0.5是调教系数,避免n(qi)为0的情况,从这个公式可以看出N越大,n(qi)越…

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. BM25算法的一般性公式如下: 其中,Q表示Query,qi表示Q解析之后的一个语素(对中文而言,我们可以把对Query的分词作为语素分析,每个词看成语素qi.):d表示一个搜索结果文档:Wi表示语素qi的权重:R(qi,d)表示语素qi与文档d的相关性…

概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(RN|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现在使用…

原文链接: https://www.elastic.co/blog/found-bm-vs-lucene-default-similarity 原文 By Konrad Beiske 翻译 By 高家宝 这篇文章是之前讨论相似度模型(vsm和bm25)的文章的后续,在这篇文章中我们将使用维基百科的文章数据比较这两个模型的准确率和召回率. 概述 在前一篇文章中我从定义上比较了BM25和tf-idf的不同.然而Lucene/Elasticsearch中的默认相似度并非是纯粹的tf-idf实现,事实上…

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…

1. 概率排序原理 以往的向量空间模型是将query和文档使用向量表示然后计算其内容相似性来进行相关性估计的,而概率检索模型是一种直接对用户需求进行相关性的建模方法,一个query进来,将所有的文档分为两类 -- 相关文档.不相关文档,这样就转为了一个相关性的分类问题. 对于某个文档D来说,P(R|D)表示该文档数据相关文档的概率,则P(NR|D)表示该文档属于不相关文档的概率,如果query属于相关文档的概率大于不相关文档P(R|D)>P(NR|D),则认为这个文档是与用户查询相关相关的. 现…

1. 搜索 ES 计算文本相似度用的 BM25,参数默认,不适合电商场景,可调整 BM25 参数使其适用于电商短文本场景 2. k1.b.tf.L.tfScore 的关系如下图红框内所示(注:这里的 tf 即上式中的 f(qi,D)). 3. k1 用来控制公式对词项频率 tf 的敏感程度.((k1 + 1) * tf) / (k1 + tf) 的上限是 (k1+1),也即饱和值.当 k1=0 时,不管 tf 如何变化,BM25 后一项都是 1:随着 k1 不断增大,虽然上限值依然是 (k1+1…

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…

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.…