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rank_bm25 项目使用教程

rank_bm25 项目使用教程

rank_bm25 项目使用教程

rank_bm25A Collection of BM25 Algorithms in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rank_bm25

目录结构及介绍

rank_bm25 是一个用于实现 BM25 算法的 Python 库。项目的目录结构如下:

  1. rank_bm25/
  2. ├── LICENSE
  3. ├── README.md
  4. ├── rank_bm25/
  5. │ ├── __init__.py
  6. │ ├── bm25.py
  7. │ ├── bm25_adapted.py
  8. │ └── bm25_t.py
  9. └── setup.py
  • LICENSE:项目的许可证文件。
  • README.md:项目的说明文档。
  • rank_bm25/:主要的代码目录。
    • __init__.py:初始化文件,使目录成为一个 Python 包。
    • bm25.py:BM25 算法的核心实现。
    • bm25_adapted.py:BM25 算法的适应性版本。
    • bm25_t.py:BM25 算法的另一种实现。
  • setup.py:用于安装和分发项目的脚本。

项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 bm25.py,它包含了 BM25 算法的核心实现。以下是 bm25.py 的主要内容:

  1. class BM25:
  2. def __init__(self, corpus, k1=1.5, b=0.75, delta=1):
  3. # 初始化 BM25 算法的参数
  4. self.k1 = k1
  5. self.b = b
  6. self.delta = delta
  7. # 其他初始化代码
  8. ...
  9. def _calc_idf(self, nd):
  10. # 计算逆文档频率
  11. ...
  12. def get_scores(self, query):
  13. # 计算查询与文档的相关性得分
  14. ...

项目的配置文件介绍

rank_bm25 项目没有显式的配置文件,但可以通过修改 bm25.py 中的参数来调整算法的性能。例如,可以修改 k1bdelta 参数来适应不同的数据集。

  1. class BM25:
  2. def __init__(self, corpus, k1=1.5, b=0.75, delta=1):
  3. self.k1 = k1 # 控制词频饱和度的参数
  4. self.b = b # 控制文档长度归一化的参数
  5. self.delta = delta # 控制算法的平滑度
  6. # 其他初始化代码
  7. ...

通过调整这些参数,可以优化 BM25 算法在特定数据集上的表现。

rank_bm25A Collection of BM25 Algorithms in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rank_bm25

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