# BM25相似度算法简介与Python实现
## 引言
在信息检索领域，BM25是一种基于概率论的文档检索模型，用于评估某个文档与查询的相关性。BM25模型在搜索引擎和推荐系统中得到了广泛应用，因其简单易懂且效果不错。本文将介绍BM25的基础知识及其在Python中的实现，并提供示例代码。
## BM25基本原理
BM25的核心思想是利用词频（TF）、逆文档频率（IDF）和文档长度对文档
杰卡德相似性度量（1）杰卡德相似系数两个集合A和B交集元素的个数在A、B并集中所占的比例，称为这两个集合的杰卡德系数，用符号 J(A,B) 表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标（余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度）。 clip_image013 （2）杰卡德距离与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离（Jaccard Distance），可以用如下公式来表示：&
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2023-10-26 17:23:53
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在进一步讨论相关度和评分之前，我们会以一个更高级的话题结束本章节的内容：可插拔的相似
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2022-10-31 11:39:12
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BM25 is a bag-of-words retrieval function that ranks a set of documents based on the query terms appearing in each document, regardless of the inter-r
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2016-02-16 18:18:00
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地址：https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25Ininformation retrieval,Okapi BM25(BM stands for Best Matching) is aranking functionused bysearch enginesto...
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2015-06-15 16:48:00
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BM25, 下一代的TF-IDF新版的lucence不再把TF-IDF作为默认的相关性算法，而是采用了BM25(BM是Best Matching的意思)。BM25是基于TF-IDF并做了改进的算法。BM25算法，通常用来作搜索相关性评分。一句话概况其主要思想：对Query进行语素解析，生成语素qi；然后，对于每个搜索结果D，计算每个语素qi与D的相关性得分，最后，将qi相对于D的相关性得分进行加权
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2024-03-23 10:45:48
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最近需要帮别人写一个BM25的文档，写完顺便上传了BM25是一个计算文本相似度的算法1. BM25公式： BM25是通过q和s中的公共词汇进行相似度计算的算法，其中q: 待测试文档s：需要进行相似度比较的文档 2. IDF的计算公式如下：N
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2023-06-11 13:55:11
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1，$TF-IDF$算法 $TF$是指归一化后的词频，$IDF$是指逆文档频率。给定一个文档集合$D$，有$d_1, d_2, d_3, ......, d_n \in D$。文档集合总共包含$m$个词（注：一般在计算$TF-IDF$时会去除如“的”这一类的停用词），有$w_1, w_2, w_3, ......, w_m \in W$。我们现在以计算词$w_i$在文档$d_j$中的$TF-ID
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2024-01-28 01:43:26
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在本文中，我将详细探讨如何使用 Python 实现 BM25 算法，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。BM25 是一种流行的文档检索方法，广泛应用于搜索引擎和信息检索任务中。
## 版本对比
在 BM25 Python 的实现上，不同版本的库有如下主要特性差异：
| 特性 | 版本 1.0.0 | 版本 2.0.0 | 版本
摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。关键词：主
安装pip install rank-bm25from rank_bm25 import BM25Okapicorpus = [ "Hello there good man
原创
2022-07-19 11:51:08
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这两者计算的都是文档和文本之间的相似度，如果是两个短文本貌似也可以。1、TF-IDF = TF * IDF 假设文本是“我怎么这么帅气”，4个词，第一个词“我”， 文档1中一共有10个词，“我”有2次，这个词的词频都是2，这就是TF 第一个词“我”，在所有文档中，有“我”这个词的文档数是m，文档总数是n，则IDF =
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2023-12-10 22:08:39
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一、简介：TF-IDF 的改进算法bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法。通俗地说：主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度，然后再把分数做累加操作。 我们有一个query和一批文档Ds，现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数，我们的做法是，先对query进行切分，得到单词qi，然后单词的分数由3部分组成：单词qi和D之间的相关性单词qj和query之间的相关
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2023-10-08 00:17:42
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一、 主要研究内容 信息检索是用户进行信息查询和获取的主要方式，是查找信息的方法和手段。狭义的信息检索仅指信息查询。即用户根据需要，采用一定的方法，借助检索工具，从信息集合中找出所需要信息的查找过程。广义的信息检索是信息按一定的方式进行加工、整理、组织部存储起来，再根据信息用户特定的需要将相关信息准确的查找出来的过程。 搜索引擎一般流程如下：图一 从检索后面都属于检索模型的范畴。
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2024-06-04 13:09:46
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在实践中，无论是搜索问题，还是文本问题，如何找到相似的文本都是一个常见的场景，但TFIDF文本相似度计算用多了，年轻人往往会不记得曾经的经典。毕业快4年了，最近准备梳理一下《我毕业这4年》，在整理文档时看到了好久之前的一个比赛
原创
2022-04-27 17:55:12
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Pluggable Similarity AlgorithmsBefore we move on from relevance and scoring, we will finish this chapter with a more advanced subject: pluggable similarity algorithms. While Elasticsearch uses th
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2023-05-30 17:12:38
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关于“python bm25使用”的讨论已经在许多文献中展开。BM25（Best Matching 25）是一种用于信息检索的排名函数，它基于布尔模型和概率模型，广泛应用于搜索引擎和文本相似度比较。本文旨在深入探讨如何在Python中有效使用BM25，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等方面。
### 版本对比
我们先从BM25的不同实现版本谈起。在Python的
https://github.com/dorianbrown/rank_bm25
原创
2022-07-19 19:45:22
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#今日论文推荐# BERT为何无法彻底干掉BM25近些年来，相比传统检索模型，大规模预训练式transformers结构的引入在各类任务上都有显著的提升。而这种提升在不同的数据集上有着特殊的模型设置，而当前依旧无法充分理解这些模型为什么以及如何可以更好的工作。古人云：知己知彼，方能百战不殆。而现在的NN模型尚不能做到知己，又怎么进行下一步的升级迭代呢？今天让我们来看一下信息检索任务上,基于Bert
在处理文本检索与信息检索时，BM25作为一种著名的基于概率模型的文档排序算法，受到了广泛关注。在这篇博文中，我们将会深入探讨如何在Python中实现BM25算法，通过多个方面的分析来帮助你更好地理解这一技术。
首先，让我们来看一下基本的背景。这一算法是如何形成的，它试图解决什么问题，以及它在现代搜索系统中的重要性。
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flowchart TD
A[开始研究BM25]
