1，$TF-IDF$算法 　　$TF$是指歸一化后的詞頻，$IDF$是指逆文檔頻率。給定一個文檔集合$D$，有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文檔集合總共包含$m$個詞（注：一般在計算$TF-IDF$時會去除如“的”這一類的停用詞），有$w_1, w_2 ...

Pluggable Similarity Algorithms Before we move on from relevance and scoring, we will finish ...

文本相似度算法 1.信息檢索中的重要發明TF-IDF 1.1TF Term frequency即關鍵詞詞頻，是指一篇文章中關鍵詞出現的頻率，比如在一篇M個詞的文章中有N個該關鍵詞，則 （公式1.1-1） 為該關鍵詞在這篇文章中的詞頻。 1.2IDF Inverse document ...

引言 Okapi BM25，一般簡稱 BM25 算法，在 20 世紀 70 年代到 80 年代，由英國一批信息檢索領域的計算機科學家發明。這里的 BM 是“最佳匹配”（Best Match）的縮寫，Okapi 是第一個使用這種方法的信息獲取系統的名稱。在信息檢索領域，BM25 算法是工程實踐中 ...

BM25相關度打分公式 BM25算法是一種常見用來做相關度打分的公式，思路比較簡單，主要就是計算一個query里面所有詞和文檔的相關度，然后在把分數做累加操作,而每個詞的相關度分數主要還是受到tf/idf的影響。公式如下： R(qi,d)是每個詞和文 ...

轉載請注明出處： http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 導語 在NLP領域，語義相似度的計算一直是個難題：搜索場景下query和Doc的語義相似度、feeds場景下Doc和Doc的語義相似度、機器翻譯場景下 ...

0 引言 　　在自然語言處理任務中，我們經常需要判斷兩篇文檔是否相似、計算兩篇文檔的相似程度。比如，基於聚類算法發現微博熱點話題時，我們需要度量各篇文本的內容相似度，然后讓內容足夠相似的微博聚成一個簇；在問答系統中，我們會准備一些經典問題和對應的答案，當用戶的問題和經典問題很相似時，系統直接返回 ...

From wikipedia.org英文版，我主要將其改變成中文。 　　BM25（Best Match25）是在信息檢索系統中根據提出的query對document進行評分的算法。It is based on the probabilistic retrieval framework ...