BM25 策略是啥样的

BM25 (Best Matching 25) 是一种常用的文本检索算法，它可以根据用户的查询关键词和相关文档的相关性来对文档进行排序。

BM25 算法主要是计算文档的相关性分数。具体来说，它首先计算出每个查询关键词在文档中出现的频率，然后计算出该关键词在所有文档中出现的频率。最后，它使用这些信息来计算出文档的相关性分数，并使用这个分数来对文档进行排序。

BM25 算法有一些参数，这些参数可以用来调整算法的行为。例如，可以使用这些参数来调整查询关键词在文档中出现的频率对文档相关性分数的影响。

通常来说，BM25 算法是一种非常高效的文本检索算法，它能够在大型文本集合中快速地找到相关的文档。

相关问题

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%"]
[ .reference_list ]

BM25算法 实现原理

BM25算法是一种用于评估搜索词和文档之间相关性的算法，它是一种基于概率检索模型提出算法。其实现原理如下：

1. 对查询进行分词，得到单词 $q_i$。

2. 对于每个文档 $D$，计算BM25分数，该分数由3部分组成：

a. query中每个单词和文档D之的相关性

b. 单词和query之间的相关性

c. 每个单词的权重

3. 计算每个单词的权重，使用公式 $w_i = \frac{(k_1 + 1) * f_i}{k_1 * ((1 - b) + b * \frac{L_D}{L_{ave}}) + f_i}$，其中 $f_i$ 是单词在文档中出现的频率，$L_D$ 是文档的长度，$L_{ave}$ 是所有文档的平均长度，$k_1$ 和 $b$ 是调节参数。

4. 计算每个单词和查询之间的相关性，使用公式 $IDF_i = \log{\frac{N - n_i + 0.5}{n_i + 0.5}}$，其中 $N$ 是文档总数，$n_i$ 是包含单词 $i$ 的文档数。

5. 计算每个单词和文档之间的相关性，使用公式 $score(D, Q) = \sum_{i=1}^{n} IDF_i * \frac{(k_1 + 1) * f_i}{k_1 * ((1 - b) + b * \frac{L_D}{L_{ave}}) + f_i}$，其中 $n$ 是查询中单词的数量。

6. 对于每个文档，按照相关性分数进行排序，返回排名前 $k$ 的文档。

# 以下是一个使用Python实现BM25算法的示例
import numpy as np

class BM25_Model(object):
    def __init__(self, k1=1.5, b=0.75):
        self.k1 = k1
        self.b = b

    def fit(self, docs):
        self.N = len(docs)
        self.avgdl = sum([len(doc) for doc in docs]) / self.N
        self.docs = docs
        self.f = []
        self.df = {}
        self.idf = {}
        self.doc_len = []
        for doc in docs:
            tmp = {}
            self.doc_len.append(len(doc))
            for word in doc:
                if word not in tmp:
                    tmp[word] = 0
                tmp[word] += 1
            self.f.append(tmp)
            for k in tmp.keys():
                if k not in self.df:
                    self.df[k] = 0
                self.df[k] += 1
        for k, v in self.df.items():
            self.idf[k] = np.log((self.N - v + 0.5) / (v + 0.5))

    def get_score(self, query):
        score = np.zeros(self.N)
        for q in query:
            if q not in self.f[0]:
                continue
            idf = self.idf[q]
            for i in range(self.N):
                f = self.f[i].get(q, 0)
                score[i] += idf * (f * (self.k1 + 1) / (f + self.k1 * (1 - self.b + self.b * self.doc_len[i] / self.avgdl)))
        return score

# 示例
docs = [['hello', 'world'], ['hello', 'python'], ['python', 'world']]
bm25 = BM25_Model()
bm25.fit(docs)
query = ['hello']
score = bm25.get_score(query)
print(score)