BM25

개요

왜 그가 별도로 도입되어야 하는가, 많은 시나리오가 GPT3 임베디드 벡터 표현을 적용하며 효율성과 결과가 기존 모델만큼 좋지 않을 수 있으므로 항상주의를 기울여야합니다.

BM25는 벡터 공간 모델이지만 딥러닝 기법과 직접적인 관련이 없는 전통적인 통계 모델이기 때문에 단어 벡터 모델, 문서 벡터 모델, 이미지 벡터 모델, 지식 그래프 벡터 모델, 모델 압축 벡터 모델, 생성 모델 벡터 모델 중 어느 범주에도 속하지 않습니다.

BM25(베스트 매칭 25)는 텍스트 정보 검색을 위한 고전적인 벡터 공간 모델입니다. 1995년 로버트슨, 워커, 존스 등이 제안한 오카피 BM25 알고리즘의 줄임말로, 단어 빈도와 문서 길이를 기반으로 하는 통계 알고리즘으로 대규모 텍스트 코퍼스에 대한 정보 검색에 주로 사용됩니다.

BM25 모델에서 각 문서와 각 쿼리는 벡터로 표현되며, 벡터의 각 구성 요소는 단어에 해당하고 문서 내 단어의 발생 횟수로 표현되며, BM25 모델은 쿼리 벡터와 문서 벡터 간의 코사인 유사도를 계산하여 문서의 연관성을 평가합니다. 구체적으로 BM25 모델은 쿼리 벡터에서 각 단어의 가중치를 문서 내 단어의 발생 빈도, 문서 길이 등의 요소를 포함하는 함수로 정의합니다. 이 함수를 통해 BM25 모델은 문서와 쿼리 간의 일치 정도를 평가하고 가장 관련성이 높은 문서를 반환하기 위해 모든 문서를 정렬합니다.

BM25 모델은 정보 검색에 널리 사용되어 왔으며 그 장점은 대규모 텍스트 코퍼스를 처리 할 수 있고 단어 빈도, 문서 길이 등과 같은 요소를 고려하여 검색의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다는 것입니다.BM25 모델은 전통적인 벡터 공간 모델이며 자연어 처리 분야에서 더 발전된 기술이 있지만 텍스트 검색 분야에서 여전히 중요한 기반입니다. 모델.

계정

검색 엔진을 사용하여 반려견에 관한 문서를 찾는다고 가정하면, 검색 엔진은 BM25 모델을 사용하여 문서가 검색어와 얼마나 잘 일치하는지 평가합니다. 검색 엔진에 '애완견'이라는 키워드를 입력하면 BM25 모델은 문서 컬렉션의 각 문서와 '애완견'의 일치 여부를 평가하고 관련성별로 문서를 정렬하여 가장 관련성이 높은 문서를 검색 결과의 상단에 표시합니다.

구체적으로 BM25 모델은 문서에 포함된 각 단어의 가중치를 계산하고 쿼리의 단어에 가중치를 더하여 문서의 총 가중치를 계산합니다. 단어의 가중치는 문서에 포함된 단어의 발생 빈도, 문서의 길이 및 기타 요소와 관련이 있습니다. 이 예에서 '애완견'이 문서에 더 자주 등장하면 검색 결과에서 문서 순위가 더 높아집니다.

요약하자면, BM25 모델은 문서와 쿼리 간의 관련성을 계산하여 검색 결과의 순위를 매기는 통계 기반의 정보 검색 알고리즘입니다. 실제로 BM25 모델은 검색 엔진, 텍스트 분류 및 추천 시스템과 같은 시나리오에서 검색의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다.