AI技术内参
洪亮劼
Etsy数据科学主管,前雅虎研究院资深科学家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你的360度人工智能信息助理
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人工智能国际顶级会议 (31讲)
001 | 聊聊2017年KDD大会的时间检验奖
002 | 精读2017年KDD最佳研究论文
003 | 精读2017年KDD最佳应用数据科学论文
004 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之一
005 | 精读2017年EMNLP最佳长论文之二
006 | 精读2017年EMNLP最佳短论文
007 | 精读2017年ICCV最佳研究论文
008 | 精读2017年ICCV最佳学生论文
009 | 如何将“深度强化学习”应用到视觉问答系统?
010 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之一:如何解决非凸优化问题?
011 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之二:KSD测试如何检验两个分布的异同?
012 | 精读2017年NIPS最佳研究论文之三:如何解决非完美信息博弈问题?
013 | WSDM 2018论文精读:看谷歌团队如何做位置偏差估计
014 | WSDM 2018论文精读:看京东团队如何挖掘商品的替代信息和互补信息
015 | WSDM 2018论文精读:深度学习模型中如何使用上下文信息?
016 | The Web 2018论文精读:如何对商品的图片美感进行建模?
017 | The Web 2018论文精读:如何改进经典的推荐算法BPR?
018 | The Web 2018论文精读:如何从文本中提取高元关系?
019 | SIGIR 2018论文精读:偏差和“流行度”之间的关系
020 | SIGIR 2018论文精读:如何利用对抗学习来增强排序模型的普适性?
021 | SIGIR 2018论文精读:如何对搜索页面上的点击行为进行序列建模?
022 | CVPR 2018论文精读:如何研究计算机视觉任务之间的关系?
023 | CVPR 2018论文精读:如何从整体上对人体进行三维建模?
024 | CVPR 2018论文精读:如何解决排序学习计算复杂度高这个问题?
025 | ICML 2018论文精读:模型经得起对抗样本的攻击?这或许只是个错觉
026 | ICML 2018论文精读:聊一聊机器学习算法的“公平性”问题
027 | ICML 2018论文精读:优化目标函数的时候,有可能放大了“不公平”?
028 | ACL 2018论文精读:问答系统场景下,如何提出好问题?
029 | ACL 2018论文精读:什么是对话中的前提触发?如何检测?
030 | ACL 2018论文精读:什么是“端到端”的语义哈希?
复盘 7 | 一起来读人工智能国际顶级会议论文
搜索核心技术 (28讲)
031 | 经典搜索核心算法:TF-IDF及其变种
032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)
033 | 经典搜索核心算法:语言模型及其变种
034 | 机器学习排序算法:单点法排序学习
035 | 机器学习排序算法:配对法排序学习
036 | 机器学习排序算法:列表法排序学习
037 | “查询关键字理解”三部曲之分类
038 | “查询关键字理解”三部曲之解析
039 | “查询关键字理解”三部曲之扩展
040 | 搜索系统评测,有哪些基础指标?
041 | 搜索系统评测,有哪些高级指标?
042 | 如何评测搜索系统的在线表现?
043 | 文档理解第一步:文档分类
044 | 文档理解的关键步骤:文档聚类
045 | 文档理解的重要特例:多模文档建模
046 | 大型搜索框架宏观视角:发展、特点及趋势
047 | 多轮打分系统概述
048 | 搜索索引及其相关技术概述
049 | PageRank算法的核心思想是什么?
050 | 经典图算法之HITS
051 | 社区检测算法之“模块最大化 ”
052 | 机器学习排序算法经典模型:RankSVM
053 | 机器学习排序算法经典模型:GBDT
054 | 机器学习排序算法经典模型:LambdaMART
055 | 基于深度学习的搜索算法:深度结构化语义模型
056 | 基于深度学习的搜索算法:卷积结构下的隐含语义模型
057 | 基于深度学习的搜索算法:局部和分布表征下的搜索模型
复盘 1 | 搜索核心技术模块
推荐系统核心技术 (22讲)
058 | 简单推荐模型之一:基于流行度的推荐模型
059 | 简单推荐模型之二:基于相似信息的推荐模型
060 | 简单推荐模型之三:基于内容信息的推荐模型
061 | 基于隐变量的模型之一:矩阵分解
062 | 基于隐变量的模型之二:基于回归的矩阵分解
063 | 基于隐变量的模型之三:分解机
064 | 高级推荐模型之一:张量分解模型
065 | 高级推荐模型之二:协同矩阵分解
066 | 高级推荐模型之三:优化复杂目标函数
067 | 推荐的Exploit和Explore算法之一:EE算法综述
068 | 推荐的Exploit和Explore算法之二:UCB算法
069 | 推荐的Exploit和Explore算法之三:汤普森采样算法
070 | 推荐系统评测之一:传统线下评测
071 | 推荐系统评测之二:线上评测
072 | 推荐系统评测之三:无偏差估计
073 | 现代推荐架构剖析之一:基于线下离线计算的推荐架构
074 | 现代推荐架构剖析之二:基于多层搜索架构的推荐系统
075 | 现代推荐架构剖析之三:复杂现代推荐架构漫谈
076 | 基于深度学习的推荐模型之一:受限波兹曼机
077 | 基于深度学习的推荐模型之二:基于RNN的推荐系统
078 | 基于深度学习的推荐模型之三:利用深度学习来扩展推荐系统
复盘 2 | 推荐系统核心技术模块
广告系统核心技术 (18讲)
079 | 广告系统概述
080 | 广告系统架构
081 | 广告回馈预估综述
082 | Google的点击率系统模型
083 | Facebook的广告点击率预估模型
084 | 雅虎的广告点击率预估模型
085 | LinkedIn的广告点击率预估模型
086 | Twitter的广告点击率预估模型
087 | 阿里巴巴的广告点击率预估模型
088 | 什么是“基于第二价位的广告竞拍”?
089 | 广告的竞价策略是怎样的?
090 | 如何优化广告的竞价策略?
091 | 如何控制广告预算?
092 | 如何设置广告竞价的底价?
093 | 聊一聊“程序化直接购买”和“广告期货”
094 | 归因模型:如何来衡量广告的有效性
095 | 广告投放如何选择受众?如何扩展受众群?
096 | 如何利用机器学习技术来检测广告欺诈?
自然语言处理及文本处理核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
计算机视觉核心技术 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
数据科学家与数据科学团队养成 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
热点话题讨论 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
结束语 (0讲)
该章节暂未更新内容,敬请期待
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032 | 经典搜索核心算法:BM25及其变种(内附全年目录)

洪亮劼 2017-11-15
周一我们讲了 TF-IDF 算法和它的四个变种,相对于 TF-IDF 而言,在信息检索和文本挖掘领域,BM25 算法则更具理论基础,而且是工程实践中当仁不让的重要基线(Baseline)算法 。BM25 在 20 世纪 70 年代到 80 年代被提出,到目前为止已经过去二三十年了,但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异,是很多工程师首选的算法之一。
今天我就来谈谈 BM25 算法的历史、算法本身的核心概念以及 BM25 的一些重要变种,帮助你快速掌握这个信息检索和文本挖掘的利器。

BM25 的历史

BM25,有时候全称是 Okapi BM25,是由英国一批信息检索领域的计算机科学家开发的排序算法。这里的“BM”是“最佳匹配”(Best Match)的简称。
BM25 背后有两位著名的英国计算机科学家。第一位叫斯蒂芬·罗伯逊(Stephen Robertson)。斯蒂芬最早从剑桥大学数学系本科毕业,然后从城市大学(City University)获得硕士学位,之后从伦敦大学学院(University College London)获得博士学位。斯蒂芬从 1978 年到 1998 年之间在城市大学任教。1998 年到 2013 年间在微软研究院剑桥实验室工作。我们之前提到过,美国计算机协会 ACM 现在每三年颁发一次“杰拉德·索尔顿奖”,用于表彰对信息检索技术有突出贡献的研究人员。2000 年这个奖项颁给斯蒂芬,奖励他在理论方面对信息检索的贡献。BM25 可谓斯蒂芬一生中最重要的成果。
另外一位重要的计算机科学家就是英国的卡伦·琼斯(Karen Spärck Jones)。周一我们在 TF-IDF 的文章中讲过。卡伦也是剑桥大学博士毕业,并且毕生致力于信息检索技术的研究。卡伦的最大贡献是发现 IDF 以及对 TF-IDF 的总结。卡伦在 1988 年获得了第二届“杰拉德·索尔顿奖”。

BM25 算法详解

现代 BM25 算法是用来计算某一个目标文档(Document)相对于一个查询关键字(Query)的“相关性”(Relevance)的流程。通常情况下,BM25 是“非监督学习”排序算法中的一个典型代表。
顾名思义,这里的“非监督”是指所有的文档相对于某一个查询关键字是否相关,这个信息是算法不知道的。也就是说,算法本身无法简单地从数据中学习到相关性,而是根据某种经验法则来“猜测”相关的文档都有什么特质。
那么 BM25 是怎么定义的呢?我们先来看传统的 BM25 的定义。一般来说,经典的 BM25 分为三个部分
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精选留言(4)

  • 鬼猫猫
    看了全年课表,简直太值了!

    作者回复: 谢谢。

    2017-12-14
    2
  • rookie
    可以用网格搜索
    2019-05-27
  • 庄小P
    写得太棒了,循序渐进了解每个算法是怎么一步步改进的,对自己开拓思维很有帮助
    2019-05-26
  • new
    这里的超参数是对词频进行缩放,那么不同的缩放效果会对结果产生什么影响呢?如果用机器学习调参,那么应该对文档相关性有个评估标准,这样就可以用grid search或者其它方法搜索。
    2018-07-04
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