做网站可以用什么主题,如何自己开发app软件,重庆手机网站推广流程,WordPress上传文件格式文章目录 一、引言二、BM25算法实现原理BM25算法的实现原理1. 词频#xff08;TF#xff09;#xff1a;2. 逆文档频率#xff08;IDF#xff09;#xff1a;3. 长度归一化#xff1a;4. BM25评分公式#xff1a; BM25算法示例 三、BM25算法在ElasticSearch中的应用分析… 文章目录 一、引言二、BM25算法实现原理BM25算法的实现原理1. 词频TF2. 逆文档频率IDF3. 长度归一化4. BM25评分公式 BM25算法示例 三、BM25算法在ElasticSearch中的应用分析3.1 文档搜索3.2 参数调整3.3 混合搜索 四、结论 一、引言
ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎广泛应用于各种搜索场景中。为了提供高质量的搜索结果ElasticSearch内部集成了多种信息检索算法其中BM25算法是ElasticSearch 5.0及以后版本默认的相似度算法。BM25算法是一种基于词频TF和逆文档频率IDF的评分模型用于评估查询与文档之间的相关性。本文将详细分析BM25算法的实现原理及其在ElasticSearch中的应用。
二、BM25算法实现原理
BM25算法的实现原理 BM25算法是一种在信息检索中广泛使用的排名函数用于评估文档与用户查询之间的相关性。该算法是TF-IDF词频-逆文档频率的改进版本旨在解决TF-IDF在处理某些问题时的不足。BM25算法的实现原理主要包括以下几个方面
1. 词频TF
基本定义 词频TF指的是在给定的文档d中词项t出现的次数。BM25调整BM25对传统的TF计算方法进行了调整引入了饱和度和长度归一化以防止长文档由于包含更多词项而获得不公平的高评分。 饱和处理 为了避免词项频率过高时产生过大的影响BM25对TF进行了饱和处理。这通常通过一个非线性函数实现使得词频的增长在达到一定阈值后变得平缓。 计算公式在BM25公式中 词频f(qi, D)直接作为计算的一部分但它会被一个饱和函数调整。具体来说TF部分在BM25公式中通常表示为 f r a c f ( q i , D ) c d o t ( k _ 1 1 ) f ( q i , D ) k _ 1 c d o t ( 1 − b b c d o t f r a c ∣ D ∣ t e x t a v g d l ) \\frac{f(qi, D) \\cdot (k\_1 1)}{f(qi, D) k\_1 \\cdot (1 - b b \\cdot \\frac{|D|}{\\text{avgdl}})} fracf(qi,D)cdot(k_11)f(qi,D)k_1cdot(1−bbcdotfrac∣D∣textavgdl) 其中 ( f ( q i , D ) ) (f(qi, D)) (f(qi,D))是词项(qi)在文档(D)中的出现次数。 ( k _ 1 ) (k\_1) (k_1)是一个可调参数通常设置在1.2到2.0之间用于控制词频的饱和程度。 ( b ) (b) (b)是另一个可调参数通常设置在0.0到0.75之间用于控制文档长度对得分的影响。 ( ∣ D ∣ ) (|D|) (∣D∣)是文档 ( D ) (D) (D)的长度即词项数量。 t e x t a v g d l text{avgdl} textavgdl 是文档集合中文档的平均长度。 特点 当词项在文档中出现次数很少时TF的增加会显著提高该词项在文档中的权重。然而随着词项出现次数的增加TF的增加对权重的贡献会逐渐减小从而实现饱和效果。 与TF-IDF中的TF比较 在传统的TF-IDF中词频通常是直接计算并使用的没有饱和处理。而在BM25中词频经过了一个非线性函数的调整使得文档中的高频词项不会获得过高的权重。
2. 逆文档频率IDF
定义衡量词项在整个文档集合中稀有程度的指标。 计算方法通常是基于log函数来计算即 I D F ( t ) l o g ( N / d f ( t ) ) IDF(t) log(N / df(t)) IDF(t)log(N/df(t))
其中 N N N是文档总数 d f ( t ) df(t) df(t)是包含词项t的文档数。
3. 长度归一化
引入原因考虑到文档长度对评分的影响BM25引入了长度归一化因子。 实现方式通过计算文档长度与平均文档长度的比值并将其作为一个因子加入到评分公式中。
4. BM25评分公式
公式 S c o r e ( D , Q ) ∑ ( I D F ( q i ) ∗ f ( q i , D ) ∗ ( k 1 1 ) ) / ( f ( q i , D ) k 1 ∗ ( 1 − b b ∗ ∣ D ∣ / a v g d l ) ) Score(D, Q) ∑(IDF(qi) * f(qi, D) * (k1 1)) / (f(qi, D) k1 * (1 - b b * |D| / avgdl)) Score(D,Q)∑(IDF(qi)∗f(qi,D)∗(k11))/(f(qi,D)k1∗(1−bb∗∣D∣/avgdl)) D D D文档 Q Q Q查询由词项qi组成 q i qi qi查询中的词项 f ( q i , D ) f(qi, D) f(qi,D)词项qi在文档D中的词频 ∣ D ∣ |D| ∣D∣文档D的长度 a v g d l avgdl avgdl文档集合的平均文档长度 k 1 k1 k1和 b b b可调节的参数通常k1取1.2到2.0之间的值b取0.0到1.0之间的值 BM25算法示例
假设我们有以下简单的场景
1. 文档集合包含两篇文档D1和D2。
D1: “The cat sat on the mat.”D2: “The dog chased the cat around the house.” 2. 查询Q “cat”
3. 计算步骤 TF计算
D1中cat的TF 1D2中cat的TF 1
IDF计算 假设只有两篇文档 I D F ( c a t ) l o g ( 2 / 2 ) 0 IDF(cat) log(2 / 2) 0 IDF(cat)log(2/2)0
因为cat在两篇文档中都出现了 注意在实际应用中由于文档集合通常很大IDF值通常不会是0。 长度归一化 假设|D1| 5, |D2| 7, avgdl 6
D1的长度归一化因子 1因为|D1|与avgdl接近D2的长度归一化因子会稍小一些因为|D2|略大于avgdlBM25评分由于IDF为0这里的评分仅作为示例 S c o r e ( D 1 , Q ) ( 0 ∗ 1 ∗ ( k 1 1 ) ) / ( 1 k 1 ∗ ( 1 − b b ∗ 5 / 6 ) ) Score(D1, Q) (0 * 1 * (k1 1)) / (1 k1 * (1 - b b * 5 / 6)) Score(D1,Q)(0∗1∗(k11))/(1k1∗(1−bb∗5/6)) S c o r e ( D 2 , Q ) ( 0 ∗ 1 ∗ ( k 1 1 ) ) / ( 1 k 1 ∗ ( 1 − b b ∗ 7 / 6 ) ) Score(D2, Q) (0 * 1 * (k1 1)) / (1 k1 * (1 - b b * 7 / 6)) Score(D2,Q)(0∗1∗(k11))/(1k1∗(1−bb∗7/6)) 注意由于IDF为0这里的评分都为0。在实际应用中由于IDF不会是0所以评分会有所不同。 4.结果 由于评分相同但实际上不会是0我们可以根据其他因素如文档长度、其他词项的评分等来进一步排序文档。 请注意这个示例是为了说明BM25算法的计算过程而简化的。在实际应用中文档集合会更大IDF值不会是0并且会考虑查询中的多个词项。 三、BM25算法在ElasticSearch中的应用分析
3.1 文档搜索
ElasticSearch使用BM25算法来计算查询与文档的相关性评分并根据评分对搜索结果进行排序。用户输入的查询会被分词并与索引中的文档进行匹配最终返回相关性最高的文档列表。
在文档搜索过程中用户输入的查询首先会被Elasticsearch的分词器处理成多个查询词项然后这些词项与索引中的文档进行匹配。BM25算法会根据每个词项在文档中出现的频率TF和在整个文档集合中的稀有程度IDF来计算每个词项对文档得分的贡献。此外BM25算法还包括两个可调节的参数k1和b分别用来控制词频的饱和度和文档长度对得分的影响。
3.2 参数调整
ElasticSearch允许用户根据实际需求调整BM25算法中的参数如k1, b以优化搜索结果的准确性和相关性。通过调整这些参数可以控制词频、文档长度等因素对评分的影响从而适应不同的搜索场景和数据集。
3.3 混合搜索
除了使用BM25算法进行文本搜索外ElasticSearch还支持与其他算法如向量模型、基于学习的模型等进行混合搜索。通过结合不同算法的优点可以进一步提高搜索效率和准确性满足更复杂的搜索需求。 四、结论
ElasticSearch中的BM25算法是一种基于词频和逆文档频率的评分模型通过计算查询与文档的相关性评分来提供高质量的搜索结果。其实现原理简单而有效通过调整参数和与其他算法进行混合搜索可以进一步优化搜索结果的准确性和相关性。在实际应用中ElasticSearch的BM25算法已经得到了广泛的应用和验证为用户提供了高效、准确的搜索体验。
