简介
为什么要单独介绍他，很多场景应用GPT3嵌入向量表示，效率和结果可能并没有传统模型好，这需要时刻注意。
BM25是一种向量空间模型，但它不属于单词向量模型、文档向量模型、图像向量模型、知识图谱向量模型、模型压缩向量模型和生成模型向量模型中的任何一类，因为它是一种传统的统计模型，与深度学习技术没有直接的联系。
BM25（Best Matching 25）是一种经典的向量空间模型，用于文本信息检索。它是Okapi BM25算法的简称，由Robertson、Walker和Jones等人于1995年提出。BM25是一种基于单词频率和文档长度的统计算法，常用于对大规模文本语料库进行信息检索。
在BM25模型中，每个文档和每个查询都表示为一个向量，向量的每个分量对应一个单词，并用单词在文档中的出现次数来表示。BM25模型通过计算查询向量与文档向量之间的余弦相似度，来评估文档的相关性。具体地说，BM25模型将查询向量中每个单词的权重定义为一个函数，该函数包含单词在文档中的出现频率和文档长度等因素。通过这个函数，BM25模型可以评估文档和查询之间的匹配程度，并排序所有文档以便返回最相关的文档。
BM25模型在信息检索中得到了广泛的应用，其优点在于它可以处理大规模文本语料库，同时也可以考虑单词频率、文档长度等因素，从而提高了检索的准确性和效率。BM25模型是一种传统的向量空间模型，虽然在自然语言处理领域有了更先进的技术，但它仍然是文本检索领域的重要基础模型之一。
解释
假设你正在使用一个搜索引擎来查找一篇有关狗狗的文章，那么搜索引擎将使用BM25模型来评估文章与你的查询的匹配程度。当你在搜索引擎中输入关键词“宠物狗”，BM25模型将评估文档集合中每篇文章与“宠物狗”之间的匹配程度，并按照相关性排序，将最相关的文章展示在搜索结果的前面。
具体来说，BM25模型将计算文章中每个单词的权重，并将权重与查询中的单词相加以计算文档的总权重。其中，单词的权重与单词在文档中的出现频率、文档长度等因素有关。在这个例子中，如果文章中出现了“宠物狗”的频率较高，那么这篇文章在搜索结果中的排名就会比较靠前。
总之，BM25模型是用于信息检索的一种基于统计学的算法，它通过计算文档和查询之间的相关性来对搜索结果进行排序。在实际应用中，BM25模型可以用于搜索引擎、文本分类和推荐系统等场景，以提高检索的准确性和效率。
