BM25(Best Matching 25)是一种用于信息检索(IR)的经典算法,用于评估文档与查询之间的相关性。它是根据 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法改进而来的,旨在克服 TF-IDF (TF-IDF可以参考https://blog.csdn.net/crisschan/article/details/127981652)在长文档或查询时的一些缺点。
BM25 算法考虑了文档中每个词项的频率以及查询中每个词项的重要性,并且在计算时引入了一些调整参数,以提高检索结果的准确性。它与 TF-IDF 不同之处在于:
词项频率的调整:BM25 中采用了一种称为文档长度归一化的方法,以及一个称为文档频率(document frequency)的项来调整词项的频率。
查询项的重要性:BM25 考虑了查询中每个词项的重要性,并使用了一个称为逆文档频率(inverse document frequency)的项来调整。
BM25 算法具有许多优点,例如对长文档和短查询的适应性更好,以及对停用词和高频词的惩罚程度更合理。因此,在信息检索领域中,BM25 算法被广泛应用于各种搜索引擎和文档检索系统中,以提高检索结果的质量和效率。