Okapi BM25算法
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 ...
原文：Python實現內容檢索子系統(BM25算法)
一 檢索模型 搜索引擎一般流程如下： 從檢索后面都屬於檢索模型的范疇。 搜索結果排序是搜索引擎最核心的部分，很大程度度上決定了搜索引擎的質量好壞及用戶滿意度。實際搜索結果排序的因子有很多，但最主要的兩個因素是用戶查詢和網頁內容的相關度，以及網頁鏈接情況。這里主要介紹網頁內容和用戶查詢相關的內容。判斷網頁內容是否與用戶査詢相關，這依賴於搜索引擎所來用的檢索模型。檢索模型是搜索引擎的理論基礎，為量化相 ...
2017-11-29 14:05 0 2402 推薦指數：
相關推薦
OKapi BM25 算法介紹
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 ...
文本相似度-BM25算法
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相關度算法
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 ...
搜索之BM25和BM25F模型
一、引子 BIM（二元如果模型） 近期在優化文本相關性。使用到BM25和BM25F模型。可是發現網絡上關於BM25和BM25F模型的介紹比較少，在此總結一下，方便記憶，還有一方面搜了一下相關的資料，發現比較少。寫下來歡迎大家查閱。 介紹BM25模型首先要介紹二元 ...
BM25 調參調研
1. 搜索 ES 計算文本相似度用的 BM25，參數默認，不適合電商場景，可調整 BM25 參數使其適用於電商短文本場景 2. k1、b、tf、L、tfScore 的關系如下圖紅框內所示（注：這里的 tf 即上式中的 f(qi,D)）。 3. k1 用來控制公式對詞項頻率 tf ...
文本相似度 — TF-IDF和BM25算法
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 ...
BM25和Lucene Default Similarity比較 (原文標題：BM25 vs Lucene Default Similarity)
原文鏈接: https://www.elastic.co/blog/found-bm-vs-lucene-default-similarity 原文 By Konrad Beiske 翻譯 By 高家寶 這篇文章是之前討論相似度模型(vsm和bm25)的文章的后續，在這篇文章中我們將使 ...