掉包实现BM25算法

BM25算法是一种用于文本检索的常见算法，用于计算查询与文档之间的相关性。要实现BM25算法，你可以按照以下步骤进行：

1. 预处理文本数据：首先，对文本进行分词，并去除停用词等无关信息。可以使用一些常见的自然语言处理工具包（如NLTK或spaCy）来帮助你完成这一步骤。

2. 计算文档长度：对于每个文档，计算文档中词语的数量。这将用于后续的文档长度归一化。

3. 构建倒排索引：对于每个词语，记录出现该词语的文档ID和频率。倒排索引可以加速查询处理过程。

4. 计算文档得分：对于给定的查询，首先计算查询中每个词语的逆文档频率（IDF）。然后，对于每个文档，计算BM25得分，其中包括词语频率、查询词语在文档中的出现次数、文档长度和其他参数。

5. 排序结果：根据得分对文档进行排序，以便返回与查询相关性最高的文档。

请注意，BM25算法本身是一种基于统计模型的算法，具体的实现细节可能会因不同的应用场景而有所不同。上述步骤仅提供了一种基本的实现思路，你可以根据自己的需求进行适当的调整和扩展。