基于Python，利用BM25算法计算对数据集data.html中每个文档与所给查询语句的BM25相似度，并利用BM25相似度为数据中的文档排序,给出具体可运行代码

在Python中，我们可以使用`pybm25`库来实现BM25算法。首先需要安装这个库，如果尚未安装，可以使用pip命令：

pip install py-bm25

接下来是一个简单的示例，假设`data.html`文件包含了文档内容，我们读取文件，提取出文档内容，并计算与查询语句的相似度。这里假设`data.html`中的每行都是一个文档，而查询语句保存在变量`query`中：

from pybm25 import BM25Okapi

# 假设data.html的内容已经读入data_list
with open('data.html', 'r') as file:
    data_list = [line.strip() for line in file]

# 创建BM25模型
bm25 = BM25Okapi(documents=data_list)

# 查询语句
query = "关键词"  # 替换为你实际的查询字符串

# 计算所有文档的BM25得分
scores = bm25.get_scores(query.split())

# 根据得分对文档列表排序
sorted_data = sorted(zip(data_list, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前几个最相关的文档
for doc, score in sorted_data[:10]:
    print(f"文档: {doc}\n相似度: {score:.4f}\n---")