summerbell
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107x：
不错，谢谢！
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gzklyzf：
为啥我解析的PDF文档没有作者、文章题目等信息啊，下面是我的代 ...
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在索引构建时，需要记录每个文档的长度，并在查询时根据BM25公式计算每个文档的相关性得分。 总结来说，BM25算法通过综合考虑词频、逆文档频率和文档长度，提供了一种衡量文档与查询相关性的有效方法，广泛应用于...
3. **BM25公式**：BM25结合了TF和IDF，同时引入了两个参数K1和b，用于调整词频和文档长度的影响。公式如下： \( BM25(f,d) = \frac{(k_1+1) \cdot TF(f,d)}{k_1 \cdot (1-b + b \cdot \frac{|d|}{avgdl}) + TF(f,d...
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BM25的计算公式如下： $$BM25(t,d) = \frac{idf(t) \times \frac{tf(t,d) \times (k+1)}{tf(t,d) + k \times \left(1 - b + b \times \frac{|d|}{avgdl}\right)}}$$ 这里： - $k$ 是一个常数，通常取值为1.2到2...
2. BM25的数学公式 BM25的评分公式可以表示为： score(D, Q) = ∑(idf(qi) * (k1 + 1) * f(qi, D) / (k1 * (1 - b + b * |D| / avgdl) + f(qi, D))) 其中： - score(D, Q)：表示文档D与查询Q的相关性评分。 - qi...
公式1描述了BM25的计算方式： \[ \text{score}(D, Q) = \sum_{q_i \in Q} IDF(q_i) \cdot \frac{f(q_i, D) \cdot (K_1 + 1)}{f(q_i, D) + K_1 \cdot (1 - b + b \cdot \frac{|D|}{avgdl})} \] 其中： - score(D, Q)...
BM25算法的计算公式为： \[ BM25 = \sum_{i=1}^{m}IDF(q_i) \times \frac{TF(d_i, q_i) \times (k_1 + 1)}{TF(d_i, q_i) + k_1 \times (1 - b + b \times \frac{len(d)}{avglen})} \] 其中，\(m\)是查询中的词数，\...
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- **BM25评分公式**： \[ score = IDF * \frac{tf}{k_1 + tf} \] 其中，\(tf\)表示词频，\(IDF\)表示逆文档频率，\(k_1\)是一个饱和点参数。 - **与TF-IDF的区别**： - **饱和点**：TF-IDF会随着词频的增加而...
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