BM25

краткое содержание

Зачем его вводить отдельно, во многих сценариях применяется встроенное векторное представление GPT3, эффективность и результаты могут быть не такими хорошими, как у традиционной модели, на что нужно постоянно обращать внимание.

BM25 - это модель векторного пространства, но она не относится ни к одной из категорий векторных моделей слов, векторных моделей документов, векторных моделей изображений, векторных моделей графов знаний, векторных моделей сжатия моделей и векторных моделей генеративных моделей, поскольку является традиционной статистической моделью, не имеющей прямого отношения к методам глубокого обучения.

BM25 (Best Matching 25) - это классическая модель векторного пространства для поиска текстовой информации. Это сокращение от алгоритма Okapi BM25, который был предложен Робертсоном, Уокером и Джонсом и др. в 1995 г. BM25 - это статистический алгоритм, основанный на частоте слов и длине документов, и он широко используется для поиска информации в крупномасштабных текстовых корпорациях.

В модели BM25 каждый документ и каждый запрос представлены в виде вектора, а каждый компонент вектора соответствует слову и представлен количеством вхождений слова в документ. Модель BM25 оценивает релевантность документа, вычисляя косинусное сходство между вектором запроса и вектором документа. В частности, модель BM25 определяет вес каждого слова в векторе запроса как функцию, которая содержит такие факторы, как частота встречаемости слова в документе и длина документа. С помощью этой функции модель BM25 оценивает степень соответствия между документами и запросом и сортирует все документы, чтобы вернуть наиболее релевантные.

Модель BM25 широко используется в информационном поиске, и ее преимущество в том, что она может работать с крупными текстовыми корпусами, а также учитывать такие факторы, как частота слов, длина документа и т. д., чтобы повысить точность и эффективность поиска. Модель BM25 - это традиционная модель векторного пространства, и она по-прежнему является важной основой в области текстового поиска, хотя в области обработки естественного языка существуют более продвинутые методы. модель.

учитывать

Предположим, вы используете поисковую систему, чтобы найти статью о собаках. Поисковая система будет использовать модель BM25, чтобы оценить, насколько статья соответствует вашему запросу. Когда вы вводите в поисковую систему ключевое слово "домашняя собака", модель BM25 оценивает соответствие между каждой статьей в коллекции документов и "домашней собакой" и сортирует статьи по релевантности, выводя наиболее релевантные статьи в верхней части результатов поиска.

В частности, модель BM25 вычисляет вес каждого слова в статье и добавляет его к весу слов в запросе, чтобы вычислить общий вес документа. Вес слов зависит от частоты встречаемости слов в документе, длины документа и других факторов. В данном примере, если слово "домашняя собака" встречается в статье чаще, то статья будет занимать более высокое место в результатах поиска.

Таким образом, модель BM25 - это статистический алгоритм для информационного поиска, который ранжирует результаты поиска, вычисляя релевантность между документами и запросами. На практике модель BM25 может использоваться в таких сценариях, как поисковые системы, классификация текстов и рекомендательные системы, для повышения точности и эффективности поиска.