print("混合语言查询(JSON加载):", mixed_query) results_json = loaded_bm25_mixed_json.search(mixed_query, top_k=3) for doc_id, score in results_json: print(f"文档ID: {doc_id}, 得分: {score:.4f}, 文本: {mixed_corpus[doc_id]}") # 创建并保存为 Pickle bm25_mixed_pkl = create_b...
corpus) # 通用的搜索函数 def bm25_search(corpus: List[str], query: str, language: str, top_k: int = 5, k1: float = 1.5, b: float = 0.75, stopwords: tuple = None): """ 执行BM25搜索 """ bm25 = create_bm25(corpus, language, k1, b, stopwords) results = bm25.search(query, ...
尝试在请求中添加search_type=dfs_query_then_fetch参数,该请求首先收集分布式词频(DFS =分布式词频搜索),然后使用它们计算分数。这种情况下返回的分数就像是索引只有一个shard一样。这个选项使用从运行搜索的所有分片收集的信息,全局计算分布式项频率。虽然提高了评分的准确性,但它增加了对每个分片的往返搜索时间,可能导...
search_params = { 'params': {'drop_ratio_search': 0.2},} full_text_search_res = client.search( collection_name='milvus_overview', data=['what makes milvus so fast?'], anns_field='sparse_bm25', limit=3, search_params=search_params, output_fields=["text"],) for hits in full_text...
相关性评分是指搜索分数 (@search.score) 的计算,它作为一个项在当前查询上下文中的相关性的指示器。 范围是无界的。 不过,分数越高,项就越相关。 根据字符串输入和查询本身的统计属性计算搜索分数。 Azure AI 搜索会查找与搜索词匹配的文档(与部分搜索词或全部搜索词匹配,具体取决于searchMode),并优先列出包含该...
4 Elasticsearch 篇之Search API 介绍 的一.个优化,其计算公式如下:BM25相比TF/DF的一大优化是降低了tf在过大时的权重: match-phrase-query对字段作检索,有顺序要求, API示例如下: 通过slop参数可以...relevance 通过倒排索引可以获取与查询语句相匹配的文档列表,那么如何将最符合用户查询需求的文档放到前列呢? 本质...
当然,这些表现的优越性因具体数据集和相应 search 任务场景而异。 更多优质内容请关注公号:汀丶人工智能;会提供一些相关的资源和优质文章,免费获取阅读。 参考链接: bm25算法:https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/91972337. Okapi BM25算法:https://www.cnblogs.com/geeks-reign/p/Okapi_BM25.html TF...
相关性评分是指搜索分数 (@search.score) 的计算,它作为一个项在当前查询上下文中的相关性的指示器。 范围是无界的。 不过,分数越高,项就越相关。 根据字符串输入和查询本身的统计属性计算搜索分数。 Azure AI 搜索会查找与搜索词匹配的文档(与部分搜索词或全部搜索词匹配,具体取决于searchMode),并优先列出包含该...
POST https://[service name].search.windows.net/indexes/hotels/docs/search?api-version=2024-07-01 { "search": "<query string>", "scoringStatistics": "global" } 使用scoringStatistics,可確保相同複本中的所有分區都提供相同的結果。 也就是說,不同的復本可能會彼此稍有不同,因為它們一律會隨著索引的...
GET got/_search{ "query": { "match": { "quote": "you" } }, "explain": true} 拿第一个返回文档也就是评分为:3.3297362 的结果数据为例,自顶向下的方法有利于理解计算。 如下拆解结果所示,分数 3.3297362 是分词单元 live 的 boost * IDF * TF 三者的乘积,简记为:总评分 = 2.2 * 2.043074 * ...