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 ...

前言 本文主要是对TF-IDF和BM25在公式推演、发展沿革方面的演述，全文思路、图片基本来源于此篇公众号推文《搜索中的权重度量利器: TF-IDF和BM25》，侵删。 一 术语 TF: Term Frequency,词频；衡量某个指定的词语在某份【文档】中出现的【频率】 IDF ...

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

背景知识: （1）tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two ...

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法，TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文 ...

概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数 ...

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 ...