Okapi BM25
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/10/13 02:17 UTC 版)
Okapi BM25は、情報検索における順位付けの手法である。検索エンジンがクエリとの関連性に応じて、文書を順位付けするのに用いられる。1970年代から1980年代にかけて、スティーブン・ロバートソン (コンピュータ科学者)やカレン・スパーク・ジョーンズらが確率適合モデルに基づいて開発した。BM25の"BM"は、"Best Matching"の略である。
- ^ Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze. An Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2009, p. 233.
- ^ http://xapian.org/docs/bm25.html
- ^ Hugo Zaragoza, Nick Craswell, Michael Taylor, Suchi Saria, and Stephen Robertson. Microsoft Cambridge at TREC-13: Web and HARD tracks. In Proceedings of TREC-2004.
- ^ Stephen Robertson & Hugo Zaragoza (2009). "The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond". 3 (4). Found. Trends Inf. Retr.: 333–389. CiteSeerX 10.1.1.156.5282. doi:10.1561/1500000019。
{{cite journal}}: Cite journalテンプレートでは|journal=引数は必須です。 (説明) - ^ Yuanhua Lv and ChengXiang Zhai. Lower-bounding term frequency normalization. In Proceedings of CIKM'2011, pages 7-16.
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「Okapi BM25」の続きの解説一覧
- 1 Okapi BM25とは
- 2 Okapi BM25の概要
- 3 BM25の改変版
- 4 参考文献
- 5 関連項目
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