BM25

breve

Por qué debe ser introducido por separado, muchos escenarios se aplican GPT3 representación vectorial incrustado, la eficiencia y los resultados pueden no ser tan buenos como el modelo tradicional, que debe ser prestado atención a todo el tiempo.

BM25 es un modelo de espacio vectorial, pero no pertenece a ninguna de las categorías de modelos vectoriales de palabras, modelos vectoriales de documentos, modelos vectoriales de imágenes, modelos vectoriales de grafos de conocimiento, modelos vectoriales de compresión de modelos y modelos vectoriales de modelos generativos, ya que es un modelo estadístico tradicional que no está directamente relacionado con las técnicas de aprendizaje profundo.

BM25 (Best Matching 25) es un modelo clásico de espacio vectorial para la recuperación de información textual. Es la abreviatura del algoritmo Okapi BM25, propuesto por Robertson, Walker y Jones et al. en 1995. BM25 es un algoritmo estadístico basado en las frecuencias de palabras y la longitud de los documentos, y se utiliza habitualmente para la recuperación de información en corpus textuales a gran escala.

En el modelo BM25, cada documento y cada consulta se representan como un vector, y cada componente del vector corresponde a una palabra y se representa por el número de apariciones de la palabra en el documento.El modelo BM25 evalúa la relevancia de un documento calculando la similitud coseno entre el vector de consulta y el vector del documento. En concreto, el modelo BM25 define el peso de cada palabra en el vector de consulta como una función que contiene factores como la frecuencia de aparición de la palabra en el documento y la longitud del documento. Con esta función, el modelo BM25 evalúa el grado de coincidencia entre los documentos y la consulta y ordena todos los documentos para devolver los más pertinentes.

El modelo BM25 ha sido ampliamente utilizado en la recuperación de información, y su ventaja es que puede tratar con corpus de texto a gran escala, y también puede tener en cuenta factores como la frecuencia de palabras, la longitud del documento, etc., con el fin de mejorar la precisión y la eficacia de la recuperación.El modelo BM25 es un modelo de espacio vectorial tradicional, y sigue siendo una base importante en el campo de la recuperación de texto, aunque existen técnicas más avanzadas en el campo del procesamiento del lenguaje natural. modelo.

cuenta

Supongamos que utiliza un motor de búsqueda para encontrar un artículo sobre perros. El motor de búsqueda utilizará el modelo BM25 para evaluar en qué medida el artículo coincide con su consulta. Cuando introduzca la palabra clave "perro" en el motor de búsqueda, el modelo BM25 evaluará la correspondencia entre cada artículo de la colección de documentos y "perro", y ordenará los artículos por relevancia, mostrando los más relevantes en la parte superior de los resultados de la búsqueda.

Concretamente, el modelo BM25 calculará el peso de cada palabra del artículo y lo sumará a las palabras de la consulta para calcular el peso total del documento. Los pesos de las palabras están relacionados con la frecuencia de aparición de las palabras en el documento, la longitud del documento y otros factores. En este ejemplo, si "perro mascota" aparece con más frecuencia en el artículo, éste ocupará una posición más alta en los resultados de la búsqueda.

En resumen, el modelo BM25 es un algoritmo de base estadística para la recuperación de información que clasifica los resultados de búsqueda calculando la relevancia entre documentos y consultas. En la práctica, el modelo BM25 puede utilizarse en escenarios como los motores de búsqueda, la clasificación de textos y los sistemas de recomendación para mejorar la precisión y la eficacia de la recuperación.