BM25如何处理查询和文档之间的语义差异？如何改进？

引言

在现代信息检索系统中，如何有效地处理查询与文档之间语义差异是一个重点难题，BM25算法作为一种经典文档排名算法，在搜索引擎、信息检索、自然语言处理领域有着广泛应用，可是，传统BM25算法在处理语义差异方面存在一定局限性，为改进BM25性能，本文将从多个角度出发，探讨如何有效处理查询与文档之间语义差异，并提出相应改进方法。

BM25算法基本原理

BM25是一种根据统计文本检索模型，其核心思想是通过计算查询词、文档相关性来评估文档重点性，具体而言，BM25通过对查询词在文档中出现频率以及词频-逆文频〔TF-IDF〕实行加权计算，以确定文档相关度分数。公式如下： $$ \text{score}〔q, d〕 = \sum_{t \in q} \text{score}〔t, d〕 $$ 其中 $q$ 表示查询词集，$d$ 表示候选文档集；$\text{score}〔t, d〕$ 表示查询词 $t$ 在候选文档 $d$ 中相关性得分。

1. 词语频率〔Term Frequency〕 词语频率是指某个词语在给定文本中出现次数，为减轻短语效应影响并提高检索效果，在计算时往往会对高频词实行降权操作。 $$ \text{tf}〔t, d〕 = \frac{n_t}{N} $$ 其中 $n_t$ 表示词语 $t$ 在候选文档 $d$ 中出现次数；$N$ 是候选文本中总词汇数。

2. 逆文频率〔Inverse Document Frequency〕 逆文频率用于衡量一个词语在整个语料库中普遍层次，其值越小表示该词语越具有区分度。 $$ \text{idf}〔t〕 = \log{\frac{N}{df_t}} $$ 其中 $df_t$ 是包含词语 $t$ 所有候选文本数量；而 N 是整个语料库中所有候选文本数量。

3. 调整参数：k1 、 b 这两个参数用于调整搜索结果相关性得分：

k1：影响每个相关词条对到底得分影响层次；

b：调整平均长度对评分影响。

BM25 计分函数公式： 综合探究上述三个因素后可以得到 BM25 计分函数公式如下： $$ \begin{aligned} \text{score}〔q, d〕 &= 〔k_1 + 1〕 \times 〔\sum_{i=0}^{M} 〔\frac{\text{tf}_{i}}{\text{k}_i + n_{ti}}〕 \times 〔\log〔\frac{|D|}{|D_i|}〕 〕 \\ &+ k_1 + b \times 〔L - \bar{l}〕 / 〔1 - b + b \times 〔L - \bar{l}〕〕 \end{aligned} $$

处理查询与文档之间语义差异方法

根据上下文信息提取技术

百度下拉词挖掘技术应用

百度下拉词挖掘技术能够根据使用者历史搜索行为自动推荐相关根本词或短语，并将其作为扩展查询一部分参与后续信息检索过程，具体而言，在接收到原始使用者输入时先说对其实行解析并提取出根本短语作为基本查询条件；而后根据这些基本条件从历史数据集中筛选出具有较高相关性热门搜索词条作为辅助扩展信息；最后将这两部分组成完整扩展后复合型意向表达式传入到准则索引匹配机制里执行精确或朦胧匹配操作来获取到底结果集。

RAG联网检索优点

RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕联网检索框架则是结合预训练语言模型生成本事与高效知识图谱结构化数据访问机制一种新型方法论体系框架设计思路理念上更加着重于利用外部知识源来增强本地信息源效果表现格局更增着重跨模态融合协同效应所带来积极影响对于搞定复杂场景下跨领域难题有着独特优点所在尤其是在须要迅捷获取最新资讯或者特定领域专业术语解释说明时能够有效弥补单一模型局限性从而达到事半功倍理想状态。

AIGC降重改良策略整合应用

AIGC〔AI Generated Content〕生成内容是指运用人工智能技术自动生成文章、报告等非结构化文本格局作品内容生产过程中往往不可避免地会出现重复现象于是为保证输出结果质量就须要采取有效措施对其实行去重处理常见做法涵盖但不限于以下几种方法：

利用哈希表存储已有片段并检查新生成内容是不是已经存在于表中；

根据余弦相似度等方法计算两个段落之间相似度并将超过阈值结果视为重复项；

对比原文档、意向文件逐字逐句地检查是不是存在完全相同或高度相似文字内容倘若发现则标记为重复项；

运用机器学习模型自动检测潜在抄袭行为并通过标注训练数据集进一步提高准确性；

笔者所述咱们可以看到任凭是百度下拉词挖掘还是RAG联网检索亦或是AIGC降重改良策略都能够为搞定传统BM25算法中存在不足供应有效补充手段从而使得整体系统性能得到显著提升同时也更加符合实际应用场景需求特点以及业务逻辑规则约束要求等方面具体情况来实行灵活多样调整改良工作以便更好地满足不同使用者群体对于精准高效信息获取服务体验期望值要求准则就是尽大概减少由于词汇量浩大而引起歧义性、不确定性带来负面影响尽量避免不必要冗余描述以及过度泛化表述方法确保输出结果既全面又准确无误地传达出所需表达核心含义及其背后深层含义并且还要兼顾到可读性、连贯性要求这样才能真正实行高质量内容产出目并为使用者供应更好服务体验感受。

结论

笔者所述，在实际应用中仅仅依靠传统BM25算法难以充分应对复杂现实需求，通过结合百度下拉词挖掘、RAG联网检索以及AIGC降重改良策略等多种先进技术手段可以从多个维度有效缓解这一难题并显著提高系统整体性能表现使其更加适应各类不同应用场景需求特点及业务逻辑规则约束等具体情况来实行灵活多样调整改良工作以更好地满足广大使用者群体对于精准高效信息获取服务体验期望值要求准则就是尽大概减少由于词汇量浩大而引起歧义性、不确定性带来负面影响尽量避免不必要冗余描述以及过度泛化表述方法确保输出结果既全面又准确无误地传达出所需表达核心含义及其背后深层含义并且还要兼顾到可读性、连贯性要求这样才能真正实行高质量内容产出目并为使用者供应更好服务体验感受。 在将来研究方向上主张进一步探索更多先进自然语言处理技术、深度学习方法来不息改进、完善现有信息检索系统使其能够在面对日益增长数据规模、技术挑战时维系领先地位并在实际应用中展露出更强本事、优点以更好地服务于各行各业实际需求、发展势头更迭动态等等方面做出更多贡献、创新尝试奋勉推动整个领域向更高水平迈进！