可插拔的相似度算法编辑

在进一步讨论相关度和评分之前,我们会以一个更高级的话题结束本章节的内容:可插拔的相似度算法(Pluggable Similarity Algorithms)。 Elasticsearch 将 实用评分算法 作为默认相似度算法,它也能够支持其他的一些算法,这些算法可以参考 相似度模块 文档。

Okapi BM25编辑

能与 TF/IDF 和向量空间模型媲美的就是 Okapi BM25 ,它被认为是 当今最先进的 排序函数。 BM25 源自 概率相关模型(probabilistic relevance model)而不是向量空间模型,但这个算法也和 Lucene 的实用评分函数有很多共通之处。

BM25 同样使用词频、逆向文档频率以及字段长归一化,但是每个因子的定义都有细微区别。与其详细解释 BM25 公式,倒不如将关注点放在 BM25 所能带来的实际好处上。

词频饱和度编辑

TF/IDF 和 BM25 同样使用 逆向文档频率 来区分普通词(不重要)和非普通词(重要), 同样认为(参见 词频 )文档里的某个词出现次数越频繁,文档与这个词就越相关。

不幸的是,普通词随处可见, 实际上一个普通词在同一个文档中大量出现的作用会由于该词在 所有 文档中的大量出现而被抵消掉。

曾经有个时期,将 普通的词(或 停用词 ,参见 停用词)从索引中移除被认为是一种标准实践, TF/IDF 正是在这种背景下诞生的。TF/IDF 没有考虑词频上限的问题,因为高频停用词已经被移除了。

Elasticsearch 的 standard 标准分析器( string 字段默认使用)不会移除停用词,因为尽管这些词的重要性很低,但也不是毫无用处。这导致:在一个相当长的文档中,像 theand 这样词出现的数量会高得离谱,以致它们的权重被人为放大。

另一方面,BM25 有一个上限,文档里出现 5 到 10 次的词会比那些只出现一两次的对相关度有着显著影响。但是如图 TF/IDF 与 BM25 的词频饱和度 所见,文档中出现 20 次的词几乎与那些出现上千次的词有着相同的影响。

这就是 非线性词频饱和度(nonlinear term-frequency saturation)

图 34. TF/IDF 与 BM25 的词频饱和度

TF/IDF 与 BM25 的词频饱和度

字段长度归一化(Field-length normalization)编辑

字段长归一化 中,我们提到过 Lucene 会认为较短字段比较长字段更重要:字段某个词的频度所带来的重要性会被这个字段长度抵消,但是实际的评分函数会将所有字段以同等方式对待。它认为所有较短的 title 字段比所有较长的 body 字段更重要。

BM25 当然也认为较短字段应该有更多的权重,但是它会分别考虑每个字段内容的平均长度,这样就能区分短 title 字段和 title 字段。

小心

查询时权重提升 中,已经说过 title 字段因为其长度比 body 字段 自然 有更高的权重提升值。由于字段长度的差异只能应用于单字段,这种自然的权重提升会在使用 BM25 时消失。

BM25 调优编辑

不像 TF/IDF ,BM25 有一个比较好的特性就是它提供了两个可调参数:

k1
这个参数控制着词频结果在词频饱和度中的上升速度。默认值为 1.2 。值越小饱和度变化越快,值越大饱和度变化越慢。
b
这个参数控制着字段长归一值所起的作用, 0.0 会禁用归一化, 1.0 会启用完全归一化。默认值为 0.75

在实践中,调试 BM25 是另外一回事, k1b 的默认值适用于绝大多数文档集合,但最优值还是会因为文档集不同而有所区别,为了找到文档集合的最优值,就必须对参数进行反复修改验证。