搜索引擎中广泛使用的文档排序算法——BM25（Best Matching 25）在搜索场景中，BM25能计算每个文档与查询的匹配度，从中找出最相关的文档，并按相关性高低排序展示。 要理解BM25，需要掌握以下几个关键概念： 1. 词频（Term Frequency, TF）：某关键词在文档中出现的次数。关键词出现越频繁，通常表示文档与查询的相关性越高。 2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量某关键词在整个文档集合中的稀有程度。稀有关键词的区分度更高，对评分贡献大，其计算公式为：【图1】 3. 文档长度归一化（Document Leng