引言 在信息爆炸今天，搜索引擎、推荐系统作为获取信息重点工具，其性能直接影响使用者体验，传统根据检索模型如BM25排序方法虽说能够高效地从大量数据中获取相关信息，但面对复杂查询需求、多样化使用者偏好时，其表现力往往有所欠缺，于是，结合深度学习模型实行混合排序变成一种有效方法，本文将探讨如何利用BM2
引言
在信息爆炸今天，搜索引擎、推荐系统作为获取信息重点工具，其性能直接影响使用者体验，传统根据检索模型如BM25排序方法虽说能够高效地从大量数据中获取相关信息，但面对复杂查询需求、多样化使用者偏好时，其表现力往往有所欠缺，于是，结合深度学习模型实行混合排序变成一种有效方法，本文将探讨如何利用BM25与深度学习模型实行混合排序，改良检索性能，并通过实际案例展示其应用效果。
1. BM25算法介绍
BM25是一种根据统计学文本检索算法，它通过计算文档与查询相关性来对文档实行评分排序，BM25算法核心思想是通过对查询词在文档中出现频率、位置以及在整个语料库中分布实行加权计算来评估文档相关性。
1.1 BM25基本公式
\〔 \text{BM25}〔q, d〕 = \sum_{i=1}^{n} \frac{\text{tf}_{i}〔q, d〕 〔k_1 + 1〕}{\text{tf}_{i}〔q, d〕 + k_1 〔1 - b + b \cdot \frac{|d|}{\text{avgdl}}〕} \cdot \log\left〔\frac{\text{D}}{\text{n}_i〔q〕}\right〕 \〕
\〔 q \〕： 查询
\〔 d \〕： 文档
\〔 n_i〔q〕 \〕： 查询词 \〔 i \〕 在整个语料库中出现次数
\〔 |d| \〕： 文档长度〔以词计数〕
\〔 k_1, b, D, n_i〔q〕, k_3〔k_3 = 0.4〕\〕： 参数1.2 BM25参数解释
\〔k_1\〕 、 \〔b\〕： 控制对短文、长文不同处理方法。
\〔k_3\〕： 调整idf项权重。
\〔D\〕： 整个语料库中文档数。 2. 深度学习模型在搜索中应用
伴随深度学习技术发展，在搜索领域中引入深度学习模型已变成一种势头，这些模型能够捕捉到更为复杂特征表示，并且具有较强泛化本事，在推荐系统中运用神经网络实行使用者偏好建模，在问答系统中运用Transformer等架构来理解上下文信息。
2.1 深度学习模型优点
超强特征提取本事： 深度神经网络能够自动提取出高层次、抽象化特征表示。
灵活性强： 可以根据不同任务调整网络结构、参数设置。
泛化本事强： 对未见过数据有较好适应性。 3. BM25与深度学习模型结合方法
3.1 数据预处理阶段融合方法
3.1.1 文本编码转换
对于原始文本数据，先说须要通过分词、去除停用词等预处理步骤将其转化为适合输入到机器学习或深度学习模型格局，之后可以将经过预处理后文本输入到BERT等预训练语言模型中得到句子嵌入向量表示。
3.1.2 特征组合策略
可以将BM25分数与根据句子嵌入向量计算得到相似度分数结合起来作为到底得分一部分：
\〔 S〔d,q〕 = w_{bm} BM〔d,q〕 + w_{sim} Sim〔d,q〕 + w_{other\_features} * other\_features〔d,q〕 \〕
其中：
\〔w_{bm}\〕, \〔w_{sim}\〕, 、 \〔w_{other\_features}\〕： 权重系数；
Sim： 根据句子嵌入向量之间余弦相似度或其他相似度指标；
其他特征：大概涵盖页面质量、使用者行为等因素。
3.2 训练阶段融合方法
3.2.1 端到端联合训练方案
构建一个统一框架，在该框架下同时改良两个部分——根据传统索引结构上评分函数以及用于生成高质量候选集深层神经网络模块：
\〔 L〔\theta,\phi〕=L_s〔\theta〕+L_r〔\phi〕+L_c〔\theta,\phi〕\〕
其中：
\〔L_s\〕 是针对原始文本数据设计学习意向函数；
\〔L_r\〕 表示由RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕生成相关性评分损失；
\〔L_c\〕 则定义为两者之间协同训练损失项；
3.2.2 分别训练再集成法
也可以选择先独立地训练好每个部分〔即仅探究纯索引结果或者纯生成结果〕，而后再利用某种方法将其综合起来形成到底输出结果：
\〔 O^*〔d〕=f〔BM,d〕+g〔RAG,d〕+h〔Others,d〕\〕
这里每个函数分别代表三种不同来源信息源各自对应得分函数；它们可以通过加权平均或其他格局结合起来得到综合排名列表。
实际应用案例 - 百科全书式知识图谱构建过程中影像内容搜索改良实践
假设咱们正在开发一个百科全书式知识图谱平台，并希望为使用者供应更加丰富多样多媒体内容体验，在这个场景下，“如何运用BM25结合深度学习模型实行混合排序”具有非常高实用价值、参考意义。具体而言，在影像内容搜索方面可以采取以下措施：
影像大全 - 高清在线观看功能实行步骤概述：
为满足使用者对于高清影像需求并提升观看体验，咱们须要先说从互联网上抓取大量高清影像资源，并对其实行分类整理以便后续检索操作顺利开展；接下来就是利用上述提到技术手段如BM+DNN等来实行高效影像检索工作；最后还须要开发一套友好前端界面让使用者方便快捷地找到自己感兴致内容并享受流畅安定播放体验；整个过程中涉及到根本技术、要点还涵盖但不限于：大规模分布式存储搞定方案设计实行、流媒体传输协议选择与改良、前端页面布局及交互设计等方面内容。
LLM之RAG实战〔五十二〕| 如何运用混合搜索改良RAG 检索 - 知乎总结分析：
刘超博士在其知乎专栏《LLM之RAG实战》系列文章中祥明介绍如何利用Retrieval-Augmented Generation〔缩写RAG〕技术来改进传统检索系统性能表现，“Retrieval”指是从海量文献资料当中挑选出最符合当下提问背景知识片段作为候选答案池，“Generation”则是在此基石上进一步运用自然语言生成技术自动生成一段连贯通顺且准确无误答案供读者参考采纳，“混合搜索”核心思想在于将二者有机结合在一起以达到事半功倍效果：一方面充分利用已有文献资源提高答案相关性概率另一方面又避免单纯依赖单一渠道所带来局限性、偏差难题从而有效提升整体问答系统可靠性、实用性水平。“五十二”篇意向题暗示着该系列文章已累计发布到第五十二篇里程碑节点标志着作者已经积累相当丰富实践经验并且正在不息深化、完善相关理论基石、技术手段于是对于广大科研工作者来说具有很高借鉴意义价值所在之处就在于它不止供应一个完整理论框架还给出大量实际操作层面具体主张指导方针协助大家更好地理解、掌握这一前沿领域最新进展动态更迭势头等等根本要素从而为后续深入研究打下坚实基石供应有力支撑作用显著增强搞定实际难题本事及效能水平显著提高搞定实际难题本事及效能水平显著提高搞定实际难题本事及效能水平显著提高提高搞定难题质量准则并确保长期安定发展态势得以维持下去！
AIGC降重方案设计思路探讨：
近年来伴随人工智能技术不息进步AIGC〔Automatic Intelligent Generated Content 〕作为一种新兴内容生产模式正逐渐受到社会各界广泛关注特别是在新闻报道写作领域展露出非常大潜力但同时也面对着诸如版权纠纷等难题挑战于是有必要针对不同类型应用场景制定科学合理降重策略方案以确保作品原创性不受侵犯同时又能兼顾创意表达自由原则遵循“版权优先”基本原则即所有创作成果都非得严格遵守国家法律法规要求尊重他人知识产权不得侵犯他人合法权利未经许可不得擅自运用他人享有著作权作品即使经过修改改造也应标明出处否则视为侵权行为须要特别注意是即便采用AIGC方法也不能完全避免复制粘贴现象存在这就要求咱们在实践中要灵活应对具体情况采取相应措施加以规避比如增加个性化元素使得每篇文章都有独特风格特点不容易被复制模仿另外还可以借助于AI检测工具定期检查是不是存在违规行为一旦发现应火速改正避免给公司带来不必要麻烦或负面影响总体上看AIGC降重是一个复杂而精细过程须要咱们全面探究各类因素合理规划制定切实可行操作流程确保既能满足业务需求又能呵护好自身合法权益不受到损害从而实行双赢局面！
结论与展望
笔者所述，“如何运用BM+DNN相结合方法来提升搜索引擎/推荐系统性能？”这一主题为咱们供应一种全新视角去审视当下流行各类信息抽取技术、自然语言处理工具之间存在内在联系及其潜在应用前景空间值得咱们在今后工作实践中持续探索挖掘更多有价值应用场景并奋勉推动相关技术向着更加成熟、完善方向发展前进！
