BM25

breve

Por que ele deveria ser apresentado separadamente? Muitos cenários aplicam a representação vetorial incorporada GPT3, a eficiência e os resultados podem não ser tão bons quanto os do modelo tradicional, ao qual é preciso prestar atenção o tempo todo.

O BM25 é um modelo de espaço vetorial, mas não pertence a nenhuma das categorias de modelo vetorial de palavras, modelo vetorial de documentos, modelo vetorial de imagens, modelo vetorial de gráficos de conhecimento, modelo vetorial de compressão de modelos e modelo vetorial de modelos generativos, pois é um modelo estatístico tradicional que não está diretamente relacionado às técnicas de aprendizagem profunda.

O BM25 (Best Matching 25) é um modelo clássico de espaço vetorial para recuperação de informações textuais. É a abreviação do algoritmo Okapi BM25, que foi proposto por Robertson, Walker e Jones et al. em 1995. O BM25 é um algoritmo estatístico baseado em frequências de palavras e comprimentos de documentos, e é comumente usado para recuperação de informações em corpora de texto em grande escala.

No modelo BM25, cada documento e cada consulta são representados como um vetor, e cada componente do vetor corresponde a uma palavra e é representado pelo número de ocorrências da palavra no documento. O modelo BM25 avalia a relevância de um documento calculando a similaridade de cosseno entre o vetor de consulta e o vetor de documento. Especificamente, o modelo BM25 define o peso de cada palavra no vetor de consulta como uma função que contém fatores como a frequência de ocorrência da palavra no documento e o tamanho do documento. Com essa função, o modelo BM25 avalia o grau de correspondência entre os documentos e a consulta e classifica todos os documentos para retornar os mais relevantes.

O modelo BM25 tem sido amplamente usado na recuperação de informações, e sua vantagem é que ele pode lidar com corpus de texto em grande escala e também pode levar em conta fatores como frequência de palavras, comprimento do documento etc., de modo a melhorar a precisão e a eficiência da recuperação. O modelo BM25 é um modelo tradicional de espaço vetorial e ainda é uma base importante no campo da recuperação de texto, embora existam técnicas mais avançadas no campo do processamento de linguagem natural. modelo.

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Suponha que você esteja usando um mecanismo de busca para encontrar um artigo sobre cães. O mecanismo de busca usará o modelo BM25 para avaliar se o artigo corresponde à sua consulta. Quando você digitar a palavra-chave "pet dog" no mecanismo de busca, o modelo BM25 avaliará a correspondência entre cada artigo na coleção de documentos e "pet dog" e classificará os artigos por relevância, exibindo os artigos mais relevantes na parte superior dos resultados da pesquisa.

Especificamente, o modelo BM25 calculará o peso de cada palavra no artigo e adicionará o peso às palavras na consulta para calcular o peso total do documento. Os pesos das palavras estão relacionados à frequência de ocorrência das palavras no documento, ao tamanho do documento e a outros fatores. Neste exemplo, se "pet dog" aparecer com mais frequência no artigo, o artigo terá uma classificação mais alta nos resultados da pesquisa.

Em resumo, o modelo BM25 é um algoritmo baseado em estatística para recuperação de informações que classifica os resultados da pesquisa calculando a relevância entre documentos e consultas. Na prática, o modelo BM25 pode ser usado em cenários como mecanismos de pesquisa, classificação de texto e sistemas de recomendação para melhorar a precisão e a eficiência da recuperação.