BM25/BM25F: Разбор алгоритма ранжирования Яндекс и Google

BM25 (Best Match 25) - это вероятностный алгоритм ранжирования, используемый для определения релевантности документов поисковому запросу. Он широко применяется в поисковых системах и системах управления информацией.Источник

Основные принципы BM25:

В основе BM25 лежит вероятностная модель, которая оценивает вероятность релевантности документа запросу на основе частоты встречаемости терминов запроса в документе, а также статистических характеристик коллекции документов.

Компоненты BM25:

• TF (Term Frequency): Частота встречаемости термина в документе. Чем чаще термин встречается в документе, тем выше вероятность его релевантности.
• IDF (Inverse Document Frequency): Инверсная частота документа. Эта мера отражает важность термина в коллекции. Редкие термины, которые встречаются в небольшом количестве документов, получают больший вес, чем частые термины.
• Длина документа: BM25 учитывает длину документа, поскольку более длинные документы имеют больше шансов содержать термины запроса просто случайно.
• Параметры k1 и b: Эти параметры позволяют настроить влияние TF и длины документа на итоговый рейтинг.

Формула BM25F:

BM25 использует сложную формулу для расчета релевантности, которая учитывает все перечисленные компоненты.

Преимущества BM25:

• Эффективность: BM25 демонстрирует высокую эффективность в ранжировании документов.
• Простота: Алгоритм относительно прост в реализации и настройке.
• Гибкость: Параметры k1 и b позволяют адаптировать BM25 к конкретным задачам и коллекциям документов.

Ограничения BM25:

• Не учитывает семантику: BM25 работает с отдельными терминами и не учитывает семантические связи между ними.
• Не учитывает порядок слов: Алгоритм не учитывает порядок слов в запросе, что может влиять на релевантность результатов.

Сравнение с другими методами:

BM25 часто сравнивают с другими методами ранжирования, такими как TF-IDF и модели векторного пространства. В целом, BM25 демонстрирует более высокую эффективность и гибкость.

BM25 является мощным и гибким алгоритмом ранжирования, который широко используется в поисковых системах. Его эффективность и простота делают его привлекательным инструментом для решения различных задач информационного поиска.

BM25, являясь эффективным алгоритмом ранжирования, обладает потенциалом для дальнейшего усовершенствования. Существуют модификации, которые учитывают дополнительные факторы, такие как близость терминов в документе и его структура, что позволяет достичь ещё более точных результатов поиска.

1. Учёт близости терминов:

• BM25 с учетом фразового поиска: Эта модификация придает больший вес документам, где термины запроса встречаются рядом друг с другом, образуя фразу. Например, для запроса "искусственный интеллект" документы, содержащие фразу "искусственный интеллект", будут ранжироваться выше, чем те, где слова "искусственный" и "интеллект" встречаются далеко друг от друга.
• BM25 с учетом расстояния между терминами: Данная модификация учитывает расстояние между терминами запроса в документе. Чем ближе термины расположены друг к другу, тем выше релевантность документа. Это позволяет более точно оценивать семантическую связь между терминами.

2. Учёт структуры документа:

• BM25 с учетом зон документа: Эта модификация присваивает разный вес различным зонам документа, таким как заголовок, текст, аннотация, ссылки. Термины, встречающиеся в более важных зонах, получают больший вес.
• BM25 с учетом тегов HTML: Данная модификация учитывает структуру документа, определяемую тегами HTML. Например, термины, встречающиеся в тегах заголовков (h1, h2 и т.д.), могут получить больший вес, чем термины в обычном тексте.
• BM25 с учетом структуры XML: Эта модификация разработана для работы с документами в формате XML. Она учитывает структуру документа, определяемую элементами и атрибутами XML, присваивая им разные веса.

Преимущества модификаций BM25:

• Улучшенная релевантность: Учет дополнительных факторов позволяет более точно определять релевантность документов, что приводит к лучшим результатам поиска.
• Гибкость настройки: Различные модификации позволяют адаптировать BM25 к специфике конкретных задач и коллекций документов.
• Совместимость с BM25: Модификации BM25 основаны на базовом алгоритме, что упрощает их внедрение в существующие системы.

Выбор модификации BM25:

Выбор конкретной модификации BM25 зависит от ряда факторов, таких как:

• Тип документов: Для структурированных документов, таких как веб-страницы или XML-файлы, полезно использовать модификации, учитывающие структуру документа.
• Тип запросов: Для запросов, состоящих из нескольких терминов, важно учитывать близость терминов в документе.
• Цель поиска: В зависимости от цели поиска, можно выбирать модификации, которые придают больший вес определенным зонам документа.

BM25, несмотря на свою эффективность, не является единственным инструментом современных поисковых систем. В эпоху больших данных и сложных информационных потребностей, поисковые системы эволюционировали в сложные системы ранжирования, где BM25 выступает как один из компонентов, дополняемый элементами машинного обучения.

BM25 как базовый компонент:

BM25 по-прежнему остается важным инструментом для определения базовой релевантности документа запросу. Его способность эффективно обрабатывать TF-IDF и учитывать длину документа делает его ценным для первичной оценки соответствия документа запросу.

Интеграция с машинным обучением:

• Обучение ранжированию (Learning to Rank): Машинное обучение используется для построения моделей ранжирования, которые учитывают множество факторов, включая BM25, а также другие сигналы, такие как:Пользовательские данные: История поиска, местоположение, предпочтения.Поведение пользователей: Клики, время на сайте, отказы.Характеристики документа: Дата публикации, авторство, ссылки.Социальные сигналы: Лайки, репосты, комментарии.
• Нейронные сети: Нейронные сети могут быть использованы для анализа семантики запроса и документа, выявления скрытых связей и контекста, что BM25 не способен сделать.
• Векторные представления: Методы векторных представлений, такие как Word2Vec и Doc2Vec, позволяют представить слова и документы в виде векторов, что открывает возможности для более глубокого анализа семантического сходства.

Преимущества сочетания BM25 с машинным обучением:

• Улучшенная релевантность: Учет дополнительных факторов и сигналов позволяет более точно определить релевантность документов, что приводит к лучшим результатам поиска.
• Персонализация: Машинное обучение позволяет персонализировать результаты поиска, учитывая индивидуальные предпочтения и поведение пользователей.
• Адаптивность: Модели машинного обучения могут обучаться и адаптироваться к изменениям в данных и информационных потребностях пользователей.

Примеры использования:

• Google Search: Google использует сложную систему ранжирования, которая включает BM25, машинное обучение и множество других факторов.
• Bing: Поисковая система Bing также использует гибридный подход, сочетающий BM25 с машинным обучением и другими методами.

BM25 остается важным компонентом современных поисковых систем, но его роль эволюционирует. В сочетании с машинным обучением, BM25 становится частью сложной системы ранжирования, способной учитывать множество факторов и предоставлять пользователям наиболее релевантные и персонализированные результаты поиска.

Введение BM25F:

BM25F является расширением классического алгоритма BM25, разработанным для улучшения ранжирования документов, содержащих несколько полей (например, заголовок, текст, аннотация). В отличие от BM25, который рассматривает документ как единое целое, BM25F учитывает важность отдельных полей и настраивает релевантность в зависимости от того, где именно встречаются термины запроса.

Ключевые отличия BM25F от BM25:

• Учет важности полей: BM25F присваивает каждому полю документа вес, отражающий его важность для ранжирования. Например, заголовку может быть присвоен больший вес, чем тексту документа, поскольку термины в заголовке обычно более информативны.
• Отдельные параметры k1 и b: В BM25F, параметры k1 и b могут быть настроены для каждого поля отдельно. Это позволяет более точно учитывать специфику каждого поля и его влияние на релевантность.
• Улучшенная формула: BM25F использует модифицированную формулу, которая учитывает веса полей и отдельные параметры k1 и b для каждого поля.

Преимущества BM25F:

• Более точное ранжирование: Учитывая важность отдельных полей, BM25F способен более точно ранжировать документы, особенно когда термины запроса встречаются в разных полях.
• Гибкость настройки: Возможность настройки параметров k1 и b для каждого поля позволяет адаптировать BM25F к конкретным задачам и коллекциям документов.
• Совместимость с BM25: BM25F является расширением BM25, что упрощает его внедрение в существующие системы.

Пример использования BM25F:

Представьте, что вы ищете информацию о фильме "Интерстеллар". Запрос "интерстеллар" может встречаться в разных полях документа, например:

• Заголовок: "Интерстеллар: Путешествие сквозь время и пространство"
• Текст: "Фильм 'Интерстеллар' рассказывает историю группы исследователей..."
• Сниппет: "Интерстеллар - научно-фантастический фильм режиссера Кристофера Нолана..."

BM25F присвоит заголовку больший вес, чем тексту и аннотации, поскольку термин "интерстеллар" в заголовке является более сильным индикатором релевантности.

BM25F представляет собой усовершенствование классического алгоритма BM25, которое позволяет более точно ранжировать документы с учетом важности отдельных полей. Благодаря своей гибкости и эффективности, BM25F является ценным инструментом для решения задач информационного поиска.

Оценка эффективности алгоритмов ранжирования, таких как BM25, является важным этапом в разработке и настройке поисковых систем. Существует множество метрик, которые позволяют измерить насколько хорошо алгоритм справляется с задачей определения релевантности документов запросу. Рассмотрим некоторые из наиболее распространенных метрик:

1. Точность (Precision):

• Определение: Точность измеряет долю релевантных документов среди всех найденных документов.
• Формула: Точность = (Количество релевантных найденных документов) / (Общее количество найденных документов)
• Интерпретация: Высокая точность означает, что большинство найденных документов являются релевантными.

2. Полнота (Recall):

• Определение: Полнота измеряет долю релевантных документов, которые были найдены, среди всех релевантных документов в коллекции.
• Формула: Полнота = (Количество релевантных найденных документов) / (Общее количество релевантных документов)
• Интерпретация: Высокая полнота означает, что алгоритм находит большинство релевантных документов.

3. F-мера (F-measure):

• Определение: F-мера - это гармоническое среднее между точностью и полнотой, которое учитывает баланс между двумя метриками.
• Формула: F1 = 2 * (Точность * Полнота) / (Точность + Полнота)
• Интерпретация: Высокое значение F-меры означает, что алгоритм демонстрирует хорошие показатели как по точности, так и по полноте.

4. Средняя обратная позиция ранжирования (Mean Reciprocal Rank, MRR):

• Определение: MRR измеряет обратную позицию первого релевантного документа в списке результатов.
• Формула: MRR = 1 / (Позиция первого релевантного документа)
• Интерпретация: Высокое значение MRR означает, что релевантные документы находятся в начале списка результатов.

5. Нормализованная дисконтированная кумулятивная прибыль (Normalized Discounted Cumulative Gain, NDCG):

• Определение: NDCG учитывает позицию и релевантность найденных документов, присваивая больший вес релевантным документам, расположенным выше в списке результатов.
• Формула: NDCG использует сложную формулу, учитывающую релевантность и позицию каждого документа.
• Интерпретация: Высокое значение NDCG означает, что алгоритм не только находит релевантные документы, но и ранжирует их в правильном порядке.

Методы оценки эффективности:

• Тестовые коллекции: Используются заранее подготовленные коллекции документов с заданными запросами и оценками релевантности.
• A/B-тестирование: Сравниваются разные алгоритмы ранжирования на реальных пользователях, анализируя их поведение и обратную связь.
• Оценка экспертов: Эксперты оценивают релевантность найденных документов для заданных запросов.

Выбор метрик:

Выбор метрик для оценки эффективности BM25 зависит от конкретных задач и требований поисковой системы. Некоторые факторы, которые следует учитывать:

• Цель поиска: В зависимости от цели поиска, могут быть важнее показатели точности, полноты или ранжирования.
• Тип запросов: Для разных типов запросов (например, информационные, навигационные) могут быть предпочтительны разные метрики.
• Характер коллекции документов: Размер и разнообразие коллекции документов могут влиять на выбор метрик.

Оценка эффективности BM25 является важной задачей, которая позволяет определить сильные и слабые стороны алгоритма, а также сравнить его с другими методами ранжирования. Выбор подходящих метрик и методов оценки позволяет улучшить качество поисковых результатов и повысить удовлетворенность пользователей.

👉 Читайте мой SEO блог
👉 Telegram канал SEOвич
👉 YouTube канал SEOвич
👉 RuTube канал SEOвич