BM25 在哪些情况下比TF-IDF 好?

bluesky1年前 ⋅ 734 阅读
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。

https://kmwllc.com/index.php/2020/03/20/understanding-tf-idf-and-bm-25/

实践中,长文本场景中BM25效果更好,短文本tf-idf也行

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