rank_bm25 项目使用教程

rank_bm25 项目使用教程

【免费下载链接】rank_bm25 A 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：

rank_bm25/
├── LICENSE
├── README.md
├── rank_bm25/
│   ├── __init__.py
│   ├── bm25.py
│   ├── bm25_adapted.py
│   └── bm25_t.py
└── 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：

class BM25:
    def __init__(self, corpus, k1=1.5, b=0.75, delta=1):
        # 初始化 BM25 算法的参数
        self.k1 = k1
        self.b = b
        self.delta = delta
        # 其他初始化代码
        ...

    def _calc_idf(self, nd):
        # 计算逆文档频率
        ...

    def get_scores(self, query):
        # 计算查询与文档的相关性得分
        ...

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 k1、b 和 delta 参数来适应不同的数据集。

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

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。

【免费下载链接】rank_bm25 A Collection of BM25 Algorithms in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rank_bm25