bm25 算法

推荐阅读：

http://www.minerazzi.com/tutorials/okapi-bm25-model.pdf

http://www.minerazzi.com/tutorials/probabilistic-model-tutorial.pdf

http://www.staff.city.ac.uk/~sb317/papers/foundations_bm25_review.pdf

http://www.tao-sou.com/744.html

https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/okapi-bm25-a-non-binary-model-1.html

bm25算法全名是Best Match 25，在BM系列中还有其他公式，它一般用作计算当前查询的输入文本与文档的相关度。BM25的一般公式如下：

这篇文章的公式都是取自于推荐阅读里面的论文，本文只是简单翻译一下，公式的符号比较多，看下去的朋友需要耐心。各个符号的定义如下：

一、F4

F4是一个全局相关度权重，为什么叫F4呢，因为它也是属于一个系列的，称为RSJ模型，这个模型主要基于两个问题，一是词项是否出现在文档中，二是词项与文档是否相关，基于这两个问题，得出下面的表

各个符号的定义

r 包含词项的相关文档的个数n-r 包含词项的非相关文档的个数n 包含词项的总文档的个数R-r 不包含词项的相关文档的个数N-n-R+r 不包含词项的不相关文档的个数N-n 不包含词项的文档个数R 相关文档的个数N-R 不相关文档的个数N 总文档的个数

基于这张表就可以计算出很多的比例了，比如

对于其他RSJ模型有兴趣可以看看第二个链接，总而言之，F4就是在这堆比例里面诞生的，它主要衡量了词项的相关文档和非相关文档的几率。然而，如果要预测模型的话，只要这四个组成部分任意一个为0，那么计算值就失去意义。因此一般考虑加上平滑系数k，变身之后的公式为这里的话k一般取值为0.5。

二、L(i,j)

L(i,j)表示基于文档的相关度权重。在计算这一部分的时候，文档的长度对于词频，往往起到一定的影响作用。一篇文章越长，词频越大，然而并不代表它的相关度会更大。因此必须对词频进行一个归一化的处理。这里词频作为分子还是f(i,j)，分母定义为B。dl代表文档长度，dl(ave)代表所有文档的平均长度，b为惩罚系数，代表长度对文档的惩罚力度，b越大，长度对文档的惩罚越大。

接下来对于所有的词频f(i,j)进行归一化，带入开篇的第一个公式的L(i,j)里面，好奇的朋友们拿起笔计算一下。最后处理得到下面公式，这里的k1就是第一个公式里面的k。

三、公式的变种

按照开篇第一个公式，将上面的L(i,j)和F4带入就可以，基本讲解就已经介绍完了。

但是在其他博客中会发现公式是不一样的，这里会有一些变种，常见的有两种。

第一种是对L(i,j)变种

在公式上面出现了k(1)+1，加上它的原因是会使得和F4相乘之后更加兼容，如果此时f(i,j)=1,b=0，那么L(i,j)就会退化为1，而整个公式w(i,j)=F4。但是对于整体来说，k(1)+1是个常数，所以相关度的得分大小排名并不会出现变化。

第二种是计算基于输入文本的相关度权重

还记得上面的F4和L(i,j)的意义么，一个是全局权重，一个是基于文档的相关度权重。此时如果一个输入文本很长的话，需要对其进行类似L(i,j)的处理，即右乘k2在有的网页叫做k3，这里的qfi是词项在查询的输入文本里面的词频。当F4的k=0.5，整个公式就变成了当然，对于一般短文本的输入，词频只有一个，所以可以考虑省略。

四、其他

对于参数的大小，常用的是b=0.5，k1=2，范围是0.5<b<0.8，1.2<k1<2，或者0.75<k1<2；

最后，整篇其实把词频都看作是f(i,j)，但是词频还有另外一个名字tf，而不知道大家有没有去看第二个链接，F0其实就是IDF，所以BM25就是TF-IDF的变形。