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BM25 क्लासिक कीवर्ड-आधारित रैंकिंग फ़ंक्शन है जो दस्तावेज़ों को क्वेरी शब्द कितनी बार दिखाई देता है, शब्द दुर्लभता और दस्तावेज़ की लंबाई के लिए समायोजित करके स्कोर करता है।
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Decades old, it remains a remarkably strong and ubiquitous baseline for search.
बीएम25 (बेस्ट मैचिंग 25) 1990 के दशक के संभाव्य ओकापी ढांचे से एक बैग-ऑफ-वर्ड्स रैंकिंग फ़ंक्शन है। प्रत्येक क्वेरी शब्द के लिए यह तीन संकेतों को जोड़ता है: शब्द आवृत्ति (दस्तावेज़ में शब्द कितनी बार दिखाई देता है, पैरामीटर k1 द्वारा नियंत्रित घटते रिटर्न के साथ), उलटा दस्तावेज़ आवृत्ति (संग्रह में दुर्लभ शब्द अधिक गिने जाते हैं), और दस्तावेज़-लंबाई सामान्यीकरण (पैरामीटर बी, इतने लंबे दस्तावेज़ों को गलत तरीके से पसंद नहीं किया जाता है)। इन प्रति-अवधि अंकों का योग करें और आपको दस्तावेज़ की रैंक मिल जाएगी। इसे किसी प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है और यह उल्टे अनुक्रमितों के माध्यम से बहुत तेजी से चलता है, यही कारण है कि एलेस्टिक्स खोज और ल्यूसीन जैसे खोज इंजन डिफ़ॉल्ट रूप से इसका उपयोग करते हैं। तंत्रिका पुनर्प्राप्ति में वृद्धि के बावजूद, BM25 अभी भी कई बेंचमार्क पर जीतता है या बराबरी पर है, विशेष रूप से दुर्लभ शब्दों, सटीक पहचानकर्ताओं और आउट-ऑफ-डोमेन प्रश्नों के लिए।
Elasticsearch, OpenSearch, और Apache Lucene/Solr में डिफ़ॉल्ट प्रासंगिकता रैंकिंग
प्रथम-चरण उम्मीदवार पुनर्प्राप्ति जो दो-चरणीय खोज में धीमी तंत्रिका पुनर्रैंकर को फ़ीड करती है
कोड और लॉग खोज जहां सटीक पहचानकर्ता और त्रुटि कोड सटीक रूप से मेल खाने चाहिए
डीपीआर जैसे घने पुनर्प्राप्तिकर्ताओं को प्रशिक्षित करने के लिए कठिन नकारात्मक उदाहरणों का खनन
BM25 के गायब होने की संभावना नहीं है; इसके बजाय इसे हाइब्रिड पुनर्प्राप्ति में तंत्रिका तरीकों के साथ तेजी से जोड़ा जा रहा है, जहां शाब्दिक और सघन स्कोर जुड़े हुए हैं (अक्सर पारस्परिक रैंक संलयन के माध्यम से)। SPLADE जैसे सीखे हुए विरल मॉडल BM25-शैली विरलता को न्यूरल टर्म वेटिंग के साथ मिश्रित करते हैं, और BM25 अक्सर न्यूरल रीरैंकर्स से पहले पहले चरण के रिट्रीवर के रूप में कार्य करता है। इसकी गति, व्याख्याशीलता और शून्य प्रशिक्षण लागत उत्पादन खोज में एक स्थायी भूमिका की गारंटी देती है।
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BM25 क्लासिक कीवर्ड-आधारित रैंकिंग फ़ंक्शन है जो दस्तावेज़ों को क्वेरी शब्द कितनी बार दिखाई देता है, शब्द दुर्लभता और दस्तावेज़ की लंबाई के लिए समायोजित करके स्कोर करता है। दशकों पुराना, यह खोज के लिए उल्लेखनीय रूप से मजबूत और सर्वव्यापी आधार रेखा बनी हुई है।
BM25 प्रासंगिकता स्कोर में टर्म फ़्रीक्वेंसी, व्युत्क्रम दस्तावेज़ फ़्रीक्वेंसी (टर्म दुर्लभता), और दस्तावेज़-लंबाई सामान्यीकरण को जोड़ती है।
आईडीएफ उन शब्दों को पुरस्कृत करता है जो संग्रह में दुर्लभ हैं और सामान्य शब्दों को कम करता है, क्योंकि दुर्लभ मिलान अधिक जानकारीपूर्ण होते हैं।
सामान्यीकरण के बिना, लंबे दस्तावेज़ अधिक अवधि मिलान जमा करेंगे; बी पैरामीटर लंबाई के लिए समायोजित होता है इसलिए तुलना उचित है।
एक उलटा सूचकांक BM25 को केवल उन दस्तावेज़ों को स्कोर करने देता है जिनमें क्वेरी शब्द होते हैं, जिससे पुनर्प्राप्ति बहुत कुशल हो जाती है।
b controls the strength of length normalization; zero removes that adjustment while other scoring components remain.
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