如何选择 OKAPI BM25 参数：b 和 k1

Question

我实际上想知道，我们如何验证或评估 BM25 公式中 b 和 k1 的值？换句话说，最“科学”的评估方法是什么？

是否有任何研究论文可供我们参考以了解此类评估是如何进行的？

Answer 1

这些 BM25 参数的最佳值在很大程度上取决于您的数据收集。阅读：Pluggable Similarity Algorithms | Elasticsearch

调整参数的一种简单方法是调整它们，然后评估它们对性能的影响。如果结果不令人满意，请再次更改参数并评估结果。它可以通过遗传或 ACO 等元启发式算法实现自动化。

也有一些论文：

• He, B., & Ounis, I. (2003, November). A study of parameter tuning for term frequency normalization.
• He, B., & Ounis, I. (2005, March). Term Frequency Normalisation Tuning for BM25 and DFR Models.