簡単
なぜ彼は別に導入する必要があり、多くのシナリオはGPT3埋め込みベクトル表現を適用し、効率と結果は、常に注意を払う必要があり、従来のモデルほど良くないかもしれません。
BM25はベクトル空間モデルであるが、ディープラーニング技術とは直接関係のない伝統的な統計モデルであるため、単語ベクトルモデル、文書ベクトルモデル、画像ベクトルモデル、知識グラフベクトルモデル、モデル圧縮ベクトルモデル、生成モデルベクトルモデルのどのカテゴリーにも属さない。
BM25（Best Matching 25）は、テキスト情報検索のための古典的なベクトル空間モデルである。BM25は単語頻度と文書長に基づく統計的アルゴリズムで、大規模なテキストコーパスの情報検索によく使われる。
BM25モデルでは、各文書と各クエリはベクトルとして表現され、ベクトルの各成分は単語に対応し、その単語の文書内での出現回数で表現される。BM25モデルは、クエリベクトルと文書ベクトル間の余弦類似度を計算することで、文書の関連性を評価する。具体的には、BM25モデルはクエリベクトルにおける各単語の重みを、文書における単語の出現頻度や文書の長さなどの要素を含む関数として定義する。この関数を用いて、BM25モデルは文書とクエリの一致度を評価し、最も関連性の高い文書を返すために全ての文書をソートする。
BM25モデルは情報検索の分野で広く使われており、その利点は大規模なテキストコーパスに対応できること、単語頻度や文書の長さなどの要素も考慮でき、検索の精度と効率を向上させることができることである。BM25モデルは伝統的なベクトル空間モデルであり、自然言語処理の分野ではより高度な技術があるが、テキスト検索の分野では今でも重要な基盤となっている。モデルである。
占める
検索エンジンを使って犬に関する記事を探すとすると、検索エンジンはBM25モデルを使って、記事があなたのクエリにどの程度マッチするかを評価する。検索エンジンに "pet dog "というキーワードを入力すると、BM25モデルは文書コレクション内の各記事と "pet dog "との一致を評価し、関連性によって記事をソートし、最も関連性の高い記事を検索結果の一番上に表示します。
具体的には、BM25モデルは記事中の各単語の重みを計算し、その重みをクエリ中の単語に追加して、文書の総重量を計算する。単語の重みは、文書内の単語の出現頻度、文書の長さ、その他の要因に関係します。この例では、"pet dog "の出現頻度が高ければ、その記事は検索結果で上位に表示されます。
要約すると、BM25モデルは情報検索のための統計に基づいたアルゴリズムであり、文書とクエリ間の関連性を計算することで検索結果をランク付けする。実際には、BM25モデルは検索の精度と効率を向上させるために、検索エンジン、テキスト分類、推薦システムなどのシナリオで使用することができる。
