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">D ...
一 引子 BIM 二元如果模型 近期在优化文本相关性。使用到BM 和BM F模型。可是发现网络上关于BM 和BM F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BM 模型首先要介绍二元独立模型BIM。 如果一:二元如果 所谓二元如果,类似于布尔模型的表示方法,一篇文章在由特征表示的时候。以特征 出现 和 不出现 两种情况来表示,也 ...
2017-04-17 13:19 0 2468 推荐指数:
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">D ...
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 ...
From wikipedia.org英文版,我主要将其改变成中文。 BM25(Best Match25)是在信息检索系统中根据提出的query对document进行评分的算法。It is based on the probabilistic retrieval framework ...
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 ...
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 ...
垂直搜索结果的优化包括对搜索结果的控制和排序优化两方面,其中排序又是重中之重。本文将全面深入探讨垂直搜索的排序模型的演化过程,最后推导出BM25模型的排序。然后将演示如何修改lucene的排序源代码,下一篇将深入解读目前比较火热的机器学习排序在垂直搜索中的应用。本文的结构如下: 一、VSM ...
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 ...
BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document, regardless ...