elasticsearch的TF/IDF打分公式总结

最新推荐文章于 2024-07-07 21:08:35 发布
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分类专栏： Elasticsearch 文章标签： elasticsearch TF/IDF
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36564655/article/details/82736269
本文详细介绍了Elasticsearch基于Lucene的TF/IDF打分公式，包括TF（词频）、IDF（逆向文档频率）的概念以及Lucene评分公式的组成部分，如协调因子、查询标准化等。同时对比了PageRank算法，强调两者应用场景和原理的不同，PageRank主要关注网页重要性，而TF/IDF侧重于文档内容的相关性。

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elasticsearch的TF/IDF打分公式

NLP中的TF/IDF

  • TF
    TF(term frequency)这个数字是对词数(term count)的归一化，以防止它偏向长的文件。

  • IDF
    逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：
    image.png-76.1kB
    image.png-54.2kB

es是基于lucene的，所以它的评分机制也是基于lucene的，评分就是我们搜索的短语和doclist中的每篇文档的相关度进行打分。

lucene的评分公式TF/IDF

Lucene的评分叫做TF/IDF算法，基本意思就是词频算法。

  • TF:TF代表分词项在某个点文档中出现的次数(term frequency)

  • IDF:IDF代表代表分词项在多少个文档中出现(inverse document frequency)

这个评分公式有6个部分组成

  • coord(q,d) 评分因子，基于文档中出现查询项的个数。越多的查询项在一个文档中，说明文档的匹配程度越高。
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