11 May 2024

相关性03：文本匹配（TF-IDF、BM25、词距）

Shusen Wang

这个播客探讨了传统文本匹配方法在搜索引擎中如何计算查询词与文档的相关性。在深度学习兴起之前，搜索引擎依靠多种人工设计的文本匹配分数，例如词匹配分数和词距分数，通过输入线性模型或树模型来进行相关性预测。播客详细介绍了 TF-IDF 和 BM25 两种词匹配模型的计算方法，并指出它们基于词袋模型的局限性，这使得词序和上下文被忽视。为了解决这些不足，播客还讲解了词距分数（如 OCATP）的概念及其计算方法。总的来说，尽管这些传统方法在搜索引擎的召回阶段依然有效，但深度学习模型如 BERT 已显著提高了相关性预测的准确度，并逐渐取代了传统方法在排序阶段的作用。

Takeaways

Outlines

Q & A

Preview

How to Get Rich: Every EpisodeNaval