Okapi BM25 — функция ранжирования, используемая поисковыми системами для упорядочивания документов по их релевантности данному поисковому запросу. Она основывается на вероятностной модели, разработанной в 1970-х и 1980-х годах Стивеном Робертсоном, Карен Спарк Джонс и другими.

Сама функция носит название BM25 (BM от англ. best match), но её часто называют «Okapi BM25» по названию поисковой системы Okapi, созданной в Лондонском городском университете в 1980-х и 1990-х годах, в которой эта функция была впервые применена.

BM25 и его различные более поздние модификации (например, BM25F) представляют собой современные TF-IDF-подобные функции ранжирования, широко используемые на практике в поисковых системах. В веб-поиске эти функции ранжирования часто входят как компоненты более сложной, часто машинно-обученной, функции ранжирования.

Функция ранжирования

править

BM25 — поисковая функция на неупорядоченном множестве термов («мешке слов») и множестве документов, которые она оценивает на основе встречаемости слов запроса в каждом документе, без учёта взаимоотношений между ними (например, близости). Это не одна функция, а семейство функций с различными компонентами и параметрами. Одна из распространенных форм этой функции описана ниже.

Пусть дан запрос  , содержащий слова  , тогда функция BM25 даёт следующую оценку релевантности документа   запросу  :

 

где   есть частота слова (англ. term frequency, TF)   в документе  ,   есть длина документа (количество слов в нём), а   — средняя длина документа в коллекции.   и   — свободные коэффициенты, обычно их выбирают как   и  .

  есть обратная документная частота (англ. inverse document frequency, IDF) слова  . Есть несколько толкований IDF и небольших вариации его формулы. Классически, она определяется как:

 

где   есть общее количество документов в коллекции, а   — количество документов, содержащих  . Но чаще применяются «сглаженные» варианты этой формулы, например:

 

Вышеуказанная формула IDF имеет следующий недостаток. Для слов, входящих в более чем половину документов из коллекции, значение IDF отрицательно. Таким образом, при наличии любых двух почти идентичных документов, в одном из которых есть слово, а в другом — нет, второй может получить бо́льшую оценку.

Иными словами, часто встречающиеся слова испортят окончательную оценку документа. Это нежелательно, поэтому во многих приложениях вышеприведённая формула может быть скорректирована следующими способами:

  • Игнорировать вообще все отрицательные слагаемые в сумме (что эквивалентно занесению в стоп-лист и игнорированию всех соответствующих высокочастотных слов);
  • Налагать на IDF некоторую нижнюю границу  : если IDF меньше  , то считать её равной  .
  • Использовать другую формулу IDF, не принимающую отрицательных значений.

Интерпретация IDF в теории информации

править

Положим, что поисковое слово   встречается в   документах. Тогда случайно выбранный документ   содержит слово с вероятностью   (где   есть мощность множества документов в коллекции). В таком случае информационная ценность фразы «  содержит  » будет такова:

 

Теперь положим, что имеется два поисковых слова   и  . Если они входят в документ независимо друг от друга, то вероятность обнаружить их в случайно выбранном документе   такова:

 

и содержание этого события

 

Это примерно то, что выражается компонентой IDF в BM25.

Модификации

править
  • При экстремальных значениях коэффициента   в функции BM25 получаются функции ранжирования, известные под названиями BM11 (при  ) и BM15 (при  ).[1]
  • BM25F[2] — модификация BM25, в которой документ рассматривается как совокупность нескольких полей (таких как, например, заголовки, основной текст, ссылочный текст), длины которых независимо нормализуются, и каждому из которых может быть назначена своя степень значимости в итоговой функции ранжирования.

Примечания

править
  1. Xapian: BM25 Weighting Scheme. Дата обращения: 30 января 2010. Архивировано 15 марта 2010 года.
  2. Hugo Zaragoza, Nick Craswell, Michael Taylor, Suchi Saria, and Stephen Robertson. Microsoft Cambridge at TREC-13: Web and HARD tracks. Архивная копия от 26 августа 2009 на Wayback Machine In Proceedings of TREC-2004, 2004.

Литература

править
  • Stephen E. Robertson, Steve Walker, Susan Jones, Micheline Hancock-Beaulieu, and Mike Gatford. Okapi at TREC-3. In Proceedings of the Third Text REtrieval Conference (TREC 1994). Gaithersburg, USA, November 1994.
  • Stephen E. Robertson, Steve Walker, and Micheline Hancock-Beaulieu. Okapi at TREC-7. In Proceedings of the Seventh Text REtrieval Conference. Gaithersburg, USA, November 1998.
  • Karen Spärck Jones, Steve Walker, and Stephen E. Robertson. A Probabilistic Model of Information Retrieval: Development and Comparative Experiments (parts 1 and 2). Information Processing and Management, 36(6):779-840. 2000.
  • Nick Craswell, Hugo Zaragoza, Stephen Robertson. Microsoft Cambridge at TREC-14: Enterprise Track. In Proceedings of the Fourteenth Text REtrieval Conference (TREC 2005). Gaithersburg, USA, November 2005. Describes application and tuning of Okapi BM25F.