BM25 / Okapi BM25

Суть алгоритма заключается в оценке каждого документа на основе частоты встречаемости ключевых слов в документе и его длины. Однако в отличие от других моделей, BM25 не учитывает взаимное расположение слов в документе, а рассматривает его как «мешок слов» (bag-of-words model), где каждый термин анализируется отдельно.

Функция BM25 использует несколько ключевых факторов:

BM25 использует два основных параметра для настройки функции ранжирования:

Формула для расчета BM25 выглядит следующим образом:

где:

• TF(q_i) — частота термина q_i в документе.
• IDF(q_i) — обратная частота документа для термина q_i.
• d — длина документа.
• avg_dl — средняя длина документа в коллекции.
• k1, b — параметры настройки функции.

BM25 широко используется в поисковых системах и информационном поиске для оценки релевантности документов, основанной на частоте слов и их распространенности в базе данных. Этот алгоритм помогает поисковым системам более точно оценивать, какие страницы и документы должны быть выведены на более высокие позиции в результатах поиска.

BM25 не является единственной функцией, использующейся для ранжирования, однако она является одной из самых эффективных и популярных благодаря своей простоте и возможности легко настроить параметры для разных типов данных и поисковых запросов.

BM25 — это ключевая модель ранжирования, которая используется для оценки релевантности документов в информационном поиске. Она анализирует частоту встречаемости ключевых слов, редкость этих слов в других документах и длину текста. Применение BM25 позволяет значительно улучшить точность поиска и повысить качество выдачи в поисковых системах, делая результаты более актуальными и соответствующими запросу пользователя.