BM25

kurz

Warum sollte er separat eingeführt werden, viele Szenarien gelten GPT3 eingebettet Vektor-Darstellung, die Effizienz und die Ergebnisse können nicht so gut sein wie das traditionelle Modell, das die ganze Zeit bezahlt werden muss.

BM25 ist ein Vektorraummodell, gehört aber zu keiner der Kategorien Wortvektormodell, Dokumentenvektormodell, Bildvektormodell, Wissensgraphenvektormodell, Modellkompressionsvektormodell und generatives Modellvektormodell, da es ein traditionelles statistisches Modell ist, das nicht direkt mit Deep-Learning-Techniken verbunden ist.

BM25 (Best Matching 25) ist ein klassisches Vektorraummodell für die Abfrage von Textinformationen. Es ist die Abkürzung für den Okapi-BM25-Algorithmus, der 1995 von Robertson, Walker und Jones et al. vorgeschlagen wurde. BM25 ist ein statistischer Algorithmus, der auf Worthäufigkeiten und Dokumentlängen basiert und üblicherweise für die Informationsbeschaffung in großen Textkorpora verwendet wird.

Im BM25-Modell wird jedes Dokument und jede Abfrage als Vektor dargestellt, und jede Komponente des Vektors entspricht einem Wort und wird durch die Anzahl der Vorkommen des Wortes im Dokument repräsentiert. Konkret definiert das BM25-Modell das Gewicht jedes Worts im Abfragevektor als eine Funktion, die Faktoren wie die Häufigkeit des Vorkommens des Worts im Dokument und die Länge des Dokuments enthält. Mit dieser Funktion bewertet das BM25-Modell den Grad der Übereinstimmung zwischen den Dokumenten und der Anfrage und sortiert alle Dokumente, um die relevantesten zurückzugeben.

Das BM25-Modell ist im Information Retrieval weit verbreitet und hat den Vorteil, dass es mit großen Textkorpora umgehen kann und auch Faktoren wie Worthäufigkeit, Dokumentlänge usw. berücksichtigen kann, was die Genauigkeit und Effizienz des Retrievals verbessert.Das BM25-Modell ist ein traditionelles Vektorraummodell, das immer noch eine wichtige Grundlage im Bereich des Text Retrieval ist, obwohl es im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung fortgeschrittenere Techniken gibt. Modell.

ausmachen

Angenommen, Sie verwenden eine Suchmaschine, um einen Artikel über Hunde zu finden. Die Suchmaschine verwendet das BM25-Modell, um zu bewerten, wie gut der Artikel mit Ihrer Anfrage übereinstimmt. Wenn Sie das Schlüsselwort "Hund" in die Suchmaschine eingeben, bewertet das BM25-Modell die Übereinstimmung zwischen jedem Artikel in der Dokumentensammlung und "Hund" und sortiert die Artikel nach Relevanz, wobei die relevantesten Artikel ganz oben in den Suchergebnissen angezeigt werden.

Konkret berechnet das BM25-Modell das Gewicht jedes Worts im Artikel und addiert das Gewicht zu den Wörtern in der Abfrage, um das Gesamtgewicht des Dokuments zu berechnen. Die Gewichtung der Wörter hängt von der Häufigkeit des Vorkommens der Wörter im Dokument, der Länge des Dokuments und anderen Faktoren ab. Wenn in diesem Beispiel "Hund als Haustier" häufiger in dem Artikel vorkommt, wird der Artikel in den Suchergebnissen höher eingestuft.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das BM25-Modell ein statistisch basierter Algorithmus für das Information Retrieval ist, der Suchergebnisse durch die Berechnung der Relevanz zwischen Dokumenten und Suchanfragen einordnet. In der Praxis kann das BM25-Modell in Szenarien wie Suchmaschinen, Textklassifizierung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden, um die Genauigkeit und Effizienz des Retrievals zu verbessern.