使用Go语言构建一个简单的搜索系统：BM25打分介绍

后端

2023-02-11 06:56:47

揭秘 BM25 打分：提高搜索相关性的利器

在当今信息泛滥的时代，搜索系统已成为我们日常生活的重要组成部分。然而，搜索结果的质量直接影响着用户的体验，而打分机制是决定结果相关性和排名的关键因素。在这篇文章中，我们将深入探讨 BM25 算法，一种广泛用于文本相似度计算中的打分模型。

什么是 BM25 打分？

BM25（Best Matching 25）算法是一种强大的打分模型，它以 TF-IDF（词频-逆文档频率）算法为基础，并在其上进行了改进。BM25 旨在衡量文档与查询之间的相关性，通过综合考虑以下三个因素：

词频 (TF) ：术语在文档中出现的次数，表明该术语对文档的重要性。
逆文档频率 (IDF) ：度量术语在整个文档集合中的普遍性，突出稀有术语的重要性。
文档长度归一化 ：考虑文档长度，防止较短文档因词语较少而被低估。

BM25 打分公式

BM25 的打分公式如下：

score(q, d) = ∑(t ∈ q) IDF(t) × (f(t, d) × (k1 + 1)) / (f(t, d) + k1 × (1 - b + b × |d| / avgdl))

其中：

score(q, d)：查询 q 与文档 d 之间的关系分数
IDF(t)：术语 t 的逆文档频率
f(t, d)：术语 t 在文档 d 中出现的频率
k1 和 b：模型参数（通常设置为 0.75）
|d|：文档 d 的长度
avgdl：文档集合中平均文档长度

在 Go 语言中实现 BM25 打分

要使用 Go 语言实现 BM25 打分，我们可以借助 blevesearch/bleve 库，这是一个功能强大的全文搜索引擎库。以下是使用 bleve 实现 BM25 打分的代码示例：

import (
    "fmt"

    "github.com/blevesearch/bleve"
    "github.com/blevesearch/bleve/analysis/lang/en"
    "github.com/blevesearch/bleve/config"
    "github.com/blevesearch/bleve/index/store/gtreap"
    "github.com/blevesearch/bleve/mapping"
)

func main() {
    // 创建索引配置
    indexConfig := bleve.NewIndexMapping()
    indexConfig.DefaultAnalyzer = en.NewAnalyzer()

    // 创建索引
    index, err := bleve.New("my_index", indexConfig, gtreap.Name)
    if err != nil {
        // 处理错误
    }

    // 添加文档到索引中
    doc1 := bleve.NewDocument("1")
    doc1.AddField(bleve.NewTextField("title", "This is the title of document 1"))
    doc1.AddField(bleve.NewTextField("content", "This is the content of document 1"))

    doc2 := bleve.NewDocument("2")
    doc2.AddField(bleve.NewTextField("title", "This is the title of document 2"))
    doc2.AddField(bleve.NewTextField("content", "This is the content of document 2"))

    index.Index(doc1)
    index.Index(doc2)

    // 进行搜索
    query := bleve.NewPhraseQuery([]string{"document"})
    searchResults, err := index.Search(query)
    if err != nil {
        // 处理错误
    }

    // 打印搜索结果
    for _, hit := range searchResults.Hits {
        fmt.Println(hit.ID)
        fmt.Println(hit.Score)
    }
}