由于7.x 版本的es默认相关得分计算公式是BM25, 下面具体来看一下"_explanation"部分的内容。 "_explanation"部分也是基于上述公式进行计算的,首先找到用户输入与文档的所有匹配token,然后计算每一个匹配token的得分,然后再求和。 从上述图中可以看出,关键词有三个“ppt”,“小”,“助手”,将该三个关键词的得分求和...
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先不看 IDF 和 Document Length 的部分, 则公式变为 TF * ($k_{1}$ + 1) / (TF + $k_{1}$), 相比传统的 TF/IDF 而言,BM25 抑制了 TF 对整体评分的影响程度,虽然同样都是增函数,但是 BM25 中,TF 越大,带来的影响无限趋近于 ($k_{1}$ + 1),这里 $k_{1}$ 值通常取 [1.2, 2.0],而...
在elasticsearch中,早期使用的打分算法是TF-IDF算法,公式如下: 在后来的5.1版本升级中,elasticsearch将算法改进为BM25算法,公式如下: TF-IDF算法有一各缺陷,就是词条频率越高,文档得分也会越高,单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限,曲线更加平滑: 小结:elasticsearch会根据词条和文档的相关...
方法/步骤 1 ElasticSearch 5.0版本前相关性判断及打分使用的算法是 TF-IDF ，5.0 版本以后使用的是 BM25 算法。TF-IDF : Term Frequency, Inverse Document Frequency 即词频和逆文档频率，TF= 词项在文档出现次数/该文档总字数，IDF= log(索引文档总数量/词项出现的文档数量)，简单来说，TF-IDF得分计算公式...
在elasticsearch中,早期使用的打分算法是TF-IDF算法,公式如下: 在后来的5.1版本升级中,elasticsearch将算法改进为BM25算法,公式如下: TF-IDF算法有一各缺陷,就是词条频率越高,文档得分也会越高,单个词条对文档影响较大。而BM25则会让单个词条的算分有一个上限,曲线更加平滑: function_score 算分函数查询 算分函数查...
BM25 是一种基于概率模型的评分算法,考虑了词频(TF)、逆文档频率(IDF)和文档长度(DL)等因素。 词频(TF):词语在文档中出现的频率。出现频率越高,相关性越高。 逆文档频率(IDF):词语在所有文档中出现的频率。出现频率越低,相关性越高。 文档长度(DL):文档的长度。文档越短,相关性越高。 函数计算公式为: ...
该公式的基本思想可以看下香农的信息论,为什么没有“提高库内文档总数”这个方案,你自己思考一下。 ES5后使用BM25算法,BM25是对TF-IDF的优化,主要是对于TF的增长情况给予了限制[3],目的是优化多节点评分精确度问题。其他更高效的方案有向量检索,不过其基础也是TF-IDF值。另外,如果你想在ES中控制权重,可以参考boost...
引入了和 query 子句平级的 kNN 子句后,一次 DSL 查询会“兵分多路”,这就是我们所说的混合搜索,Elasticsearch 8.x 的版本支持原生的混合搜索,这是众多向量数据库所不能及的。混合搜索结合了 BM25 和向量搜索各自的优势,实现了比 BM25 搜索的召回更具语义性,比向量搜索的召回更加精准。
BM25评分的范围通常是从0到正无穷大。 具体来说,当查询词和文档之间没有匹配时,BM25评分为0;当匹配程度增加时,BM25评分也会相应增加,但是评分不会超过正无穷大。这种评分范围的设计使得BM25算法能够有效地对文档进行排序,将与查询词匹配度高的文档排在前面。 需要注意的是,BM25评分的具体计算涉及到一些复杂的数学...