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BM25、BGE以及text2vec-base-chinese的区别

BM25

• 原理：BM25（Best Matching 25）是一种基于概率检索模型的算法，它通过考虑查询词与文档之间的匹配程度、文档的长度等因素，来计算文档对于查询的相关性得分。具体来说，它会给包含查询词次数较多、文档长度适中的文档更高的分数。
• 应用场景：常用于信息检索领域，比如搜索引擎中对网页的排序、文档检索系统等。它不依赖于深度学习模型，计算速度相对较快，对于文本的语义理解主要基于词频统计，不需要大量的训练数据。
• 优点：计算简单高效，对于小规模文本数据和简单的检索任务表现良好，不需要进行复杂的训练。
• 缺点：缺乏对语义的深度理解，仅仅基于词的表面匹配，无法处理同义词、近义词等语义相关的情况。

BGE

• 原理：BGE（Bidirectional Encode