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算法说明
BM25（Best Matching 25）是一种信息检索领域的排名算法，用于计算查询（Query）与文档（Document）之间的相关性得分。它改进了传统的TF-IDF算法，引入文档长度归一化和词频饱和机制，使检索结果更准确。
公式表示：
其中：
- f(qi,D) 是词项 qi在文档 D中的出现次数（TF），
- N 是文档总数，
- n(qi) 是包含词项 qi的文档数，
- ∣D∣是文档 D的长度，
- avgdl 是所有文档的平均长度，
- k1 和 b是调整参数，通常设置为 k1=1.2和 b=0.75 。
简单示例
假设我们有以下文档集合：
文档1：”我喜欢编程”
文档2：”编程很有趣”
- 查询：”他喜欢编程”
步骤：
- 分词：将文档和查询拆分为词。
- 文档1：[“我”, “喜欢”, “编程”]
- 文档2：[“编程”, “很”, “有趣”]
- 查询：[“他”, “喜欢”, “编程”]
- 计算BM25得分：使用
rank_bm25库计算每个文档与查询的相关性。
代码实现
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| import jieba
from rank_bm25 import BM25L
class BM25Search:
def __init__(self, documents):
self.documents = documents
self.tokenized_docs = [jieba.lcut(doc) for doc in documents]
self.bm25 = BM25L(self.tokenized_docs)
logger.info("BM25模型初始化完成")
def search(self, query):
tokenized_query = jieba.lcut(query)
try:
scores = self.bm25.get_scores(tokenized_query)
print(f'scores--》{scores}')
best_idx = scores.argmax()
best_score = scores[best_idx]
best_doc = self.documents[best_idx]
logger.info(f"查询: {query}, 最佳匹配: {best_doc}, 得分: {best_score}")
return best_doc, best_score
except Exception as e:
logger.error(f"检索失败: {e}")
return None, 0.0
def main():
documents = ["我喜欢编程", "编程很有趣"]
bm25_search = BM25Search(documents)
query = "他喜欢编程"
result, score = bm25_search.search(query)
if result:
logger.info(f"查询结果: {result}, 得分: {score}")
else:
logger.info("未找到匹配结果")
if __name__ == "__main__":
main()
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结果如下：
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| 2025-04-02 19:01:27,463 - INFO - BM25模型初始化完成
2025-04-02 19:01:27,464 - INFO - 查询: 他喜欢编程, 最佳匹配: 我喜欢编程, 得分: 1.094
2025-04-02 19:01:27,464 - INFO - 查询结果: 我喜欢编程, 得分: 1.094
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