原理
将输入的句子sentence进行分词，然后分别计算句子中每个词word与文档doc的相关度，然后进行加权求和。
BM25相关度计算
image.png
W= IDF
image.png
R(qi,d) = 词和文档相关度
image.png
k1,k2,b是调节因子，一般根据经验来自己设置，通常k1=2,b=0.75；
fi表示qi在文档d中出现的频率
qfi为qi在输入句子sentence中的频率
l为文档d的长度
avgdl为文档D中所有文档的平均长度。
代码
import math
import jieba
import numpy as np
import logging
import pandas as pd
from collections import Counter
jieba.setLogLevel(logging.INFO)
# 测试文本
text = '''
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
'''
class BM25(object):
def __init__(self,docs):
self.docs = docs # 传入的docs要求是已经分好词的list
self.doc_num = len(docs) # 文档数
self.vocab = set([word for doc in self.docs for word in doc]) # 文档中所包含的所有词语
self.avgdl = sum([len(doc) + 0.0 for doc in docs]) / self.doc_num # 所有文档的平均长度
self.k1 = 1.5 # 调节因子k
self.b = 0.75 # 调节因子b
def idf(self,word): # 逆文档频率
if word not in self.vocab:
word_idf = 0
else:
qn = {}
for doc in self.docs:
if word in doc:
if word in qn:
qn[word] += 1
else:
qn[word] = 1
else:
continue
word_idf = np.log((self.doc_num - qn[word] + 0.5) / (qn[word] + 0.5))
return word_idf
def score(self,word):
score_list = []
for index,doc in enumerate(self.docs):
word_count = Counter(doc) # 词频
if word in word_count.keys():
f = (word_count[word]+0.0) / len(doc)
else:
f = 0.0
r_score = (f*(self.k1+1)) / (f+self.k1*(1-self.b+self.b*len(doc)/self.avgdl)) # 计算词频
score_list.append(self.idf(word) * r_score)
return score_list
def score_all(self,sequence):
sum_score = []
for word in sequence:
sum_score.append(self.score(word))
sim = np.sum(sum_score,axis=0)
return sim
if __name__ == "__main__":
# 获取停用词
stopwords = open('./drive/My Drive/Colab/stopwords/哈工大停用词表.txt').read().split('\n')
doc_list = [doc for doc in text.split('\n') if doc != '']
docs = []
for sentence in doc_list:
sentence_words = jieba.lcut(sentence)
tokens = []
for word in sentence_words:
if word in stopwords:
continue
else:
tokens.append(word)
docs.append(tokens)
bm = BM25(docs)
score = bm.score_all(['自然语言', '计算机科学', '领域', '人工智能', '领域'])
print(score)
