BM25与TF-IDF根本区别是什么？如何在检索系统中选择运用哪一个？在信息检索领域，BM25、TF-IDF是两种常用查询相关性评分算法，这两种算法在实际应用中被广泛用于文本检索系统中，但它们之间存在根本性区别，本文将祥明介绍这两种算法区别，并探讨如何在实际应用中选择合适算法。
BM25与TF-IDF根本区别是什么？如何在检索系统中选择运用哪一个？
在信息检索领域，BM25、TF-IDF是两种常用查询相关性评分算法，这两种算法在实际应用中被广泛用于文本检索系统中，但它们之间存在根本性区别，本文将祥明介绍这两种算法区别，并探讨如何在实际应用中选择合适算法。
一、BM25与TF-IDF定义及基本原理
1. TF-IDF
TF-IDF〔Term Frequency-Inverse Document Frequency〕是一种统计学方法，用于衡量一个词对于一个文档集或一个语料库中其中一份文档重点层次，它由两部分组成：词频〔Term Frequency, TF〕、逆文档频率〔Inverse Document Frequency, IDF〕，TF表示是某个词语在一个文档中出现频率；IDF则表示是该词语在整个语料库中重点性。公式如下：
\〔 \text{TF-IDF} = \text{TF} \times \text{IDF} \〕
\〔 \text{IDF}〔t〕 = \log\left〔\frac{N}{n_t}\right〕 + 1 \〕
其中，\〔 N \〕 是文档总数，\〔 n_t \〕 是包含词语 \〔 t \〕 文档数。
2. BM25
BM25是一种改进版TF-IDF模型，在传统TF-IDF基石上引入长度参数 \〔 k_1\〕 、 \〔 b\〕 ，并探究文档长度对查询相关性影响。公式如下：
\〔 P〔Q|D_i〕 = k_1 + 〔1 - k_1〕\frac{\sum_{j=1}^{m} f_{ij}}{\sum_{j=1}^{m}〔f_{ij} + b〔l_i - l_i^0 + b〕〕} \〕
其中，\〔 m \〕 表示查询中不同词语数量；\〔 f_{ij} \〕 表示第 \〔 i\〕 个查询词在第 \〔 j\〕 个候选文档中出现次数；\〔 l_i^0\〕 表示平均每个候选文字段数；\〔 l_i\〕 表示第 \〔 j\〕 文档实际长度。
二、BM25与TF-IDF根本区别
1. 探究因素不同
BM25：不止探究词频、逆文档频率，还探究文档长度对查询相关性影响。
TF-IDF：仅探究词频、逆文档频率。2. 对长文本处理效果不同
BM25：更适合处理长文本。
TF-IDF：大概无法准确地体现长文本相关性。3. 算法复杂度不同
BM25：相对复杂。
TF-IDF：相对简单。 三、如何选择运用哪个算法
根据实际需求、应用场景不同，在设计检索系统时须要综合探究以下因素：
1. 文档类型
对于短文本或新闻类信息检索系统来说，可以优先选择运用较简单
TM-DIF模型实行计算；
对于长篇幅专业文献或学术论文等场景，则更倾向于采用更复杂
BM25模型2. 查询特性
倘若使用者经常实行短语匹配或者特定短语搜索，则主张采用较为精确 TM-DIF 模型；
倘若使用者更多地关注根本词匹配，则可以选择 BM25 模型来提高查准率
3. 实时性、效能要求
当实时性、计算效能是首要考量因素时，可以优先选用 TM-DIF 模型；
若能够接受一定计算延迟以换取更高准确性，则可优先采用 BM25 模型
四、结合其他技术提升检索效果
除上述两种基本算法外，在实际应用过程中还可以结合其他技术手段进一步改良检索效果：
利用RAG联网检索提升信息获取本事
通过接入外部知识库〔如维基百科、百度百科等〕，可以获取到更多背景信息持助结果生成过程；
同时利用这些外部资源实行深度学习训练后得到更加准确结果输出
引入AIGC降重技术减少重复内容干扰
针对大量相似内容导致查全率下降难题，在到底输出之前可以通过引入AI自动生成摘要等方法实行去重操作从而提高到底输出质量水平
结论
笔者所述，在设计信息检索系统时须要充分理解并掌握 BM25 、 TF-DIF 这两种常用相关性评分方法之间差异及其适用场景，并根据具体需求灵活运用不同技术、策略以达到最佳效果，同时还须要着重结合其他先进技术手段如 RAG 联网检索以及 AIGC 自动化摘要生成来进一步改良系统性能表现。
