如何选择OKAPI BM25参数:B和k1

Question

我实际上在想，我们如何用经验验证或评估BM25公式中b和BM25的值？换句话说，什么是评估它最“科学”的方法？

是否有任何研究论文可供参考，以了解这类评估是如何完成的？

Answer 1

这些BM25参数的最优值非常依赖于您的数据收集。读这个：可插拔相似算法x弹性搜索

调整参数的一个简单方法是调整它们，然后评估它们的性能影响。如果结果不满意，再次更改参数并对结果进行评估。它可以用遗传或蚁群算法等元启发式算法实现自动化。

还提供了一些文件：

• 他，B.，& Ounis，I. (2003年，11月)。用于术语频率归一化的参数整定研究。
• 他，B.，& Ounis，I. (2005，3月)。用于BM25和DFR模型的术语频率正常化调整。