BM25 在哪些情况下比TF-IDF 好？

一般情况下，BM25比TF-IDF更好的情况包括：

1. 长查询：当查询内容较长时，BM25对于长文本的查询效果更好，而TF-IDF在处理长查询时可能会产生较长的查询向量，导致计算复杂度增加。

2. 大型文本集合：当处理大型文本集合时，BM25的计算复杂度相对较低，并且对于长文本集合的查询效果更好。

3. 不平衡的文本分布：当文本集合中包含不平衡的文本分布时，即某些频繁出现的词项对文本的重要性不高，而某些不常见的词项对文本的重要性更高时，BM25表现更稳定，而TF-IDF可能受到不平衡文本分布的影响。

4. 文本长度差异较大：当文本集合中的文本长度差异较大时，BM25对于长文本和短文本的处理能力更好，而TF-IDF可能在处理长度差异较大的文本时出现一些问题。

5. 支持相关性排序：当需要对文本进行相关性排序时，BM25可以通过计算相关性得分来实现，而TF-IDF只能使用向量空间模型进行排序。