Elasticsearch相关度评分算法（三）：BM25（Okapi BM25）_elasticsearch bm25

1、引言

BM25（全称：Okapi BM25） 其中 BM 指的 Best Matching 的缩写，是搜索引擎常用的一种相关度评分函数。和TF/IDF一样，BM25 也是基于词频和文档频率和文档长度相关性来计算相关度，但是规则有所不同，文章中将会给出详细讲解。

BM25 也被认为是 目前最先进的 评分算法。

2、相关度概率模型

BM25 是一个 bag-of-words 检索功能，它根据每个文档中出现的查询词对一组文档进行排名，而不管它们在文档中的接近程度如何。它是一系列评分函数，其组件和参数略有不同。

3、Okapi BM25 函数

给定一个查询$Q$，包含关键词 $q_1,q_2,\cdot \cdot \cdot ,q_n$ ，对于文档 $D$ 的 BM25 分数为计算公式：
$$score(D,Q)=\sum _{i=1}^{n}IDF(q_i)\bullet S(q_i,D)$$

• $score(D,Q)$：表示查询$Q$对文档$D$的最终评分
• $IDF(q_i)$：表示查询词的 $IDF$ 权重，其计算公式为
• $S(q_i,D)$：表示
• $q_i$：表示查询Q中第 i 个 term
• $D$：表示当前计算评分的文档

3.1 逆文档频率：$IDF(q_i)$

3.1.1 函数公式及参数

$$IDF(q_i)=ln(\frac{N-n(q_i)+0.5}{n(q_i)+0.5}+1)$$

• $N$：指的是索引中的文档总数
• $n(q_i)$：表示包含的文档的 $q_i$ 的文档个数。

3.1.2 函数曲线

以下是 $IDF(q_i)$ 随着文档频率 $n(q_i)$（反词频）的变化曲线：

BM25 的 IDF 看起来与经典的 Lucene IDF 差别不大。这里存在差异的原因是它采用了概率相关模型，而 TF-IDF 所使用的的是向量空间模型 。

3.1.3 总结

原本 $IDF(q_i)$ 对文档频率（反词频）非常高的词项是有可能计算出负值得出负分的，所以 Lucene 对 BM25 的常规 IDF 进行了一项优化：通过在获取对数之前将值加 1，让结果无法得出负值。最终结果是一个看起来和 Lucene 当前的 IDF 曲线极为相似的 IDF曲线。

总结：BM25 相对于 TF-IDF 在 IDF 计算分数的层面上增益并不明显。

3.2 词频相关性函数：$S(q_i,D)$

3.2.1 函数及参数

$$S(q_i,D)=\frac{f(q_i,D)\bullet (k_1+1)}{f(q_i,D)+K}$$

• $f(q_i,D)$：表示词项 $q_i$ 在文档 $D$ 中的词频。
• $K$：表示文档长度相关性（这里的文档长度指的是词项个数）。
• $k_1$：控制非线性项频率归一化（饱和度），默认值为1.2。

3.2.2 相关性曲线

在 TF-IDF 算法中，$coord(q,d)$可以对匹配到的词项提供加成，文档中出现的次数越多，加成越多，这个关系是一个线性函数。

但是，如果同一个 doc 中，出现了 1000 次某个相同的词项，比如 _id = 1 的文档的 title 字段为：“苹果-苹果- ··· -苹果”（共 1000 次苹果），而 _id = 2 的文档的 title 字段为：“苹果-苹果-···-苹果”（共 100 次苹果）。那么对于词项“苹果”，文档1的相关性应该是文档2的十倍吗？

显然不是，对于文档一和文档二，这两个文档对苹果这个词项的相关性应该是非常接近的，换句话说，当文档中出现了一个词项的时候，后面再次出现相同词项，对当前文档的相关性虽然应该有提升，但是提升幅度应该逐渐下降。当词频足够多或者说达到某个阈值的时候，再增加词频对于相关度的提升应该无限趋近于0。

降低 TF 的增益权重的常用手段是对其取平方根，但是这仍然是一个无穷大函数，所以就需要设置一个阈值来限制 TF 的最大值。而 $k_1$ 就是控制因子。

对于 $\frac{f(q_i,D)\bullet (k_1+1)}{f(q_i,D)+K}$，将分子分母同时➗ $f(q_i,D)$：
$$\frac{f(q_i,D)\bullet (k_1+1)}{f(q_i,D)+K}=\frac{k_1+1}{\frac{K}{f(q_i,D)}+1}$$
其中，$K$ 此时为常量，$k_1$也为常量，默认为 1.2，随着$f(q_i,D)$的不断增大，$\frac{K}{f(q_i,D)}$ 无限趋近于 0，因此$\frac{K}{f(q_i,D)}+1$无限趋近于1，所以此时 $S(q_i,D)$的值为最大值，也就是 $k_1+1$。

也就是说，当文档频率不断增大，TF 得分最大值也就是 $k_1+1$，而不会继续增大下去。

BM25降低了TF的对评分增益率

非常直观的可以看到，这条曲线随着词频的不断增大，无限地趋近于 (k + 1)（默认 k = 1.2）

3.2.3 $k_1$值的作用：

我们可以人为的通过设置 k 的值来控制最大 TF 得分。更重要的一点是增加 k 的值可以延迟 TF 达到最大值的速度，通过拉伸这个临界值，可以来调节较高和较低词频之间的差异相关性。

3.3 文档长度相关性：$K$

$$K=k_1\bullet (1-b+b\bullet \frac{|D|}{avgdl})$$

• $k_1$：控制非线性项频率归一化（饱和度），默认值为1.2。
• $b$：控制文档长度标准化$tf$值的程度，默认值为0.75。
• $|D|$：表示文档D的词项长度，即 term 数量
• $avgdl$：表示所有文档的平均长度，这里的长度指的是词项的数量。

假设 $L=\frac{|D|}{avgdl}$，即 $\frac{当前文档长度}{平均文档长度}$

下图是不同 $L$下，$S(q_i,D)$ 随着词频的变化曲线：

• 紫色曲线为：$L$ = $\frac{1}{5}$，即当前文档长度:平均文档长度 = 1:5
• 红色曲线为：$L$ = 1，即当前文档长度:平均文档长度 = 1:1
• 黄色曲线为：$L$ = 5，即当前文档长度:平均文档长度 = 5:1
  
  从图中可以看出，$L$越小，越快的随着词频的增加而达到 $S(q_i,D)$ 即TF评分阈值，也就是最佳分数。

总的来说：当词频越小的时候，提升词频对评分的帮助是越大的。反之，当词频足够的时候，再提升词频对$S(q_i,D)$的提升几乎无帮助。

4、最终函数公式

$$score(D,Q)=\sum _{i=1}^{n}ln(\frac{N-n(q_i)+0.5}{n(q_i)+0.5}+1)\bullet \frac{f(q_i,D)\bullet (k_1+1)}{f(q_i,D)+K}$$