bm25文本相似度搜索结果与提问不想干

Question

如下图是我用python写的实现BM25文本相似度搜索的类

下图是实例化这个类。其中bm25 = BM25(words)中的words是一个分词之后的列表。列表元素是分词后的句子。

问题是：为什么在words中存在与提问更相关的段落，但是bm25计算的得分确很低，最后匹配出的都是不相关的句子？？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的信息，您的代码看起来没有明显的错误。然而，可能的原因有几个，这可能导致计算出的BM25分数偏低，使得相关性较高的段落得分不高。以下是可能的问题及相应的解决建议：

1. 稀疏性问题： 如果您的文档集合非常大且词汇表也很大，那么某些查询项可能会在所有文档中都很少出现，导致IDF值接近于零。这会降低TF-IDF模型的区分度。为了解决这个问题，您可以考虑增加k1参数，以便提高TF部分的影响。

   class BM25:
       ...
       def __init__(self, documents, k1=1.5, b=0.75):
           ...
   

2. 文档长度惩罚： 您的文档长度惩罚因子（b）设置为0.75，这意味着较长的文档会被稍微惩罚。如果您认为较长的文档可能包含更多相关信息，可以尝试减小b的值，使其对文档长度的影响变小。

   class BM25:
       ...
       def __init__(self, documents, k1=1.5, b=0.5):
           ...
   

3. 停用词处理： 在分词过程中，您是否移除了常见的停用词？停用词（例如“的”、“是”等）通常不会提供太多信息，但它们频繁出现，可能会影响得分。确保在计算TF-IDF之前移除停用词。

4. 同义词扩展： 考虑到语言的多义性和同义词的存在，您可以尝试将查询扩展为包括同义词。这可以通过使用词典或其他自然语言处理技术实现。

5. 查询优化： 确保查询已经被正确地进行了分词。例如，如果查询中有未被正确识别的短语或实体，这可能会影响匹配效果。考虑使用更高级的分词工具或实体识别方法。

6. 评估指标： 使用交叉验证或独立的数据集来评估您的模型性能。这可以帮助您确定模型是否真的过拟合了训练数据，或者是否存在其他问题。

7. 调整参数： 不同的文档集合和查询可能需要不同的参数组合。您可以尝试调整k1和b的值，看看是否能改善结果。

8. 实验与对比： 尝试使用其他的文本相似度算法，比如余弦相似度，然后比较不同方法的结果。这样可以帮助您理解问题所在，并找到更适合您应用场景的方法。

尽管我已经给出了这些潜在的改进措施，但最重要的是要对每个步骤进行详细的调试和分析，以找出具体原因。您可以打印中间结果，比如TF、IDF以及最终的得分，来观察哪些地方出现了异常。