BM25 (Best Match 25)

Comment BM25 fonctionne-t-il ?

BM25 fonctionne en calculant un score de pertinence pour chaque document d’une collection concernant une requête spécifique. L’algorithme prend en compte la fréquence des termes de la requête dans le document, la longueur du document et la longueur moyenne des documents dans l’ensemble de la collection. La formule implique de régler les paramètres k1​ et b pour contrôler l’impact de la fréquence du terme et la normalisation de la longueur du document.

Les composants essentiels de la formule BM25 sont :

• Fréquence des termes (Term Frequency – TF) : la fréquence d’un terme dans le document. Plus le terme apparaît souvent dans un document, plus sa valeur TF est élevée.
• Fréquence inverse de document (Inverse Document Frequency – IDF) : La fréquence inverse de document d’un terme, qui mesure la rareté du terme dans l’ensemble de la collection de documents. Les termes rares reçoivent des valeurs IDF plus élevées, encourageant l’algorithme à les traiter en priorité.
• Longueur du document (Document Length – DL) : le nombre de mots dans le document. Les documents plus longs sont pénalisés pour éviter de favoriser les documents longs par rapport à ceux qui sont plus concis.
• Longueur moyenne du document (Average Document Length – AVDL) : la longueur moyenne du document sur l’ensemble de la collection. Elle permet de normaliser la longueur des documents sur l’ensemble du corpus.

Quels sont ses avantages et ses inconvénients ?

BM25 offre des avantages tels que :

• Classement dynamique : contrairement à la nature statique de TF-IDF, BM25 ajuste son classement en fonction de la répartition des termes au sein de la collection, ce qui le rend plus facile à adapter aux différents types de documents et de requêtes.
• Efficace pour les requêtes longues : BM25 tend à être plus performant que TF-IDF pour les longues requêtes car il traite le problème de la saturation des termes et prend en compte la longueur générale du document.

Toutefois, bien que BM25 soit un puissant algorithme de classement, il présente certaines limites :

• Pas de compréhension sémantique : BM25 ne prend pas en compte la signification sémantique des termes de requête ou des documents, ce qui signifie qu’il peut ne pas être capable de saisir tout le contexte de la recherche.
• Pas de personnalisation : BM25 traite toutes les requêtes des utilisateurs de manière égale, ce qui peut ne pas fournir de résultats personnalisés aux utilisateurs individuels.

Où pouvez-vous trouver cet algorithme ?

L’algorithme BM25 peut se trouver et être appliqué dans différents domaines où la récupération des informations et la fonction de recherche sont requises. Voici quelques domaines courants :

1. Moteurs de recherche sur le web : de nombreux moteurs de recherche web populaires, tels que Google, Bing, ou Yahoo, utilisent BM25 ou des algorithmes de classement similaires pour déterminer la pertinence des résultats de recherche par rapport à une requête donnée.
2. Systèmes de recherche d’entreprise : dans les grandes organisations, les systèmes de recherche d’entreprise utilisent BM25 pour fournir à leurs employés les documents, fichiers et informations appropriés à partir des bases de données internes.
3. Sites web e-commerce : les plateformes de shopping en ligne utilisent souvent BM25 ou des algorithmes similaires pour classer les produits en fonction de leur pertinence pour les requêtes de recherche des utilisateurs et fournir des recommandations de produits personnalisées.
4. Systèmes par questions-réponses : BM25 peut être utilisé dans des systèmes par questions-réponses afin de classer les réponses potentielles en fonction de leur pertinence par rapport à la requête.
5. Systèmes de recommandation : dans les moteurs de recommandation, BM25 peut être utilisé pour classer les articles ou le contenu en fonction des préférences ou des centres d’intérêt de l’utilisateur.
6. Exploration de textes et extraction d’informations : BM25 peut contribuer à l’extraction d’informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données textuelles dans le cadre de tâches d’exploration de textes et d’extraction d’informations.

Conclusion

En conclusion, BM25 est un puissant algorithme de classement et un outil précieux pour améliorer la pertinence de la recherche et livrer des résultats plus précis et plus utiles aux utilisateurs, ce qui offre plusieurs avantages. Toutefois, il présente certaines limites. Il convient également de noter que BM25 est un algorithme de classement largement utilisé et efficace, mais que son utilisation et son application peuvent varier selon les critères et les caractéristiques spécifiques du système ou de l’application à laquelle il est intégré.