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 ...

BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document, regardless ...

BM25相关度打分公式 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 ...

一、引子 BIM（二元如果模型） 近期在优化文本相关性。使用到BM25和BM25F模型。可是发现网络上关于BM25和BM25F模型的介绍比較少，在此总结一下，方便记忆，还有一方面搜了一下相关的资料，发现比較少。写下来欢迎大家查阅。 介绍BM25模型首先要介绍二元 ...

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 ...

要把相关度评分算法摸透，本文内容基于目前的7.14版本，尽量以通俗易懂的话语详细解释这些概念。 1. ...

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 ...

一、检索模型 搜索引擎一般流程如下： 从检索后面都属于检索模型的范畴。 搜索结果排序是搜索引擎最核心的部分，很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多，但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度，以及网页链接情况。这里主要介绍网页内容和用户查询 ...