bm25算法python

BM25算法是一种用于文本检索和文档排序的算法。在Python中，可以使用gensim库中的bm25模块来实现BM25算法。下面是一个示例代码，用于展示如何使用BM25算法进行文本分类：

from gensim.summarization import bm25
import jieba

def gensim_bm25_word_classification(test_word):
    corpus = [
        ['高', '血', '压', '高血', '血压'],
        ['糖', '尿', '病'],
        ['精', '神', '病']
    ]
    
    corpus_dic = {
        '高血压': ['高', '血', '压', '高血', '血压'],
        '糖尿病': ['糖', '尿', '病'],
        '精神病': ['精', '神', '病']
    }
    
    bm25Model = bm25.BM25(corpus)  # 构建BM25模型
    test_word = list(test_word)  # 将测试文本转为列表
    
    scores = bm25Model.get_scores(test_word)  # 计算相关性分数
    
    print('测试短文本：', test_word)
    for i, j in zip(scores, corpus):
        for m in corpus_dic.keys():
            if j == corpus_dic[m]:
                word_name = m
        print('分值：{},原词：{}'.format(i, word_name))

test_word = '高血压的症状是什么'  # 设置测试文本
gensim_bm25_word_classification(test_word)

以上代码演示了如何使用BM25算法对文本进行分类，根据测试文本的相关性分数来判断其属于哪个类别。在这个例子中，我们使用了一个简单的文本分类任务，将测试文本与预定义的文本集进行匹配，得到相关性分数并输出对应的类别名称。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python bm25短文本分类，相似度识别，BM25算法相似度匹配，疾病相似度匹配gensim实现，bm25算法原理和实现...](https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/124415418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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