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前言


提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：


例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。


提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考


一、目的

(1) 调用gensim实现BM25模型。

(2) 使用numpy，jieba实现BM25模型

(3) 使用jieba分词

二、gensim实现BM25模型

三、实验步骤及编码
1.
import jieba
from gensim.summarization import bm25


document_list = ["行政机关强行解除行政协议造成损失，如何索取赔偿？",
                 "借钱给朋友到期不还得什么时候可以起诉？怎么起诉？",
                 "我在微信上被骗了，请问被骗多少钱才可以立案？",
                 "公民对于选举委员会对选民的资格申诉的处理决定不服，能不能去法院起诉吗？",
                 "有人走私两万元，怎么处置他？",
                 "法律上餐具、饮具集中消毒服务单位的责任是不是对消毒餐具、饮具进行检验？"]
document_list = [list(jieba.cut(doc)) for doc in document_list]

bm25Model = bm25.BM25(document_list)

query = "走私了两万元，在法律上应该怎么量刑？"
query = list(jieba.cut(query))

scores = bm25Model.get_scores(query)
print(scores)

2.使用numpy，jieba实现BM25模型

代码如下（示例）：

2.
import numpy as np
from collections import Counter
import jieba


class BM25_Model(object):
    def __init__(self, documents_list, k1=2, k2=1, b=0.5):

        self.documents_list = documents_list

        self.documents_number = len(documents_list)

        self.avg_documents_len = sum([len(document) for document in documents_list]) / self.documents_number
        self.f = []

        self.idf = {}
        self.k1 = k1
        self.k2 = k2
        self.b = b

        self.init()

    def init(self):
        df = {}
        for document in self.documents_list:
            temp = {}
            for word in document:

                temp[word] = temp.get(word, 0) + 1
            self.f.append(temp)
            for key in temp.keys():
                df[key] = df.get(key, 0) + 1
        for key, value in df.items():

            self.idf[key] = np.log((self.documents_number - value + 0.5) / (value + 0.5))

    def get_score(self, index, query):
        score = 0.0
        document_len = len(self.f[index])
        qf = Counter(query)
        for q in query:
            if q not in self.f[index]:
                continue
            score += self.idf[q] * (self.f[index][q] * (self.k1 + 1) / (
                    self.f[index][q] + self.k1 * (1 - self.b + self.b * document_len / self.avg_documents_len))) * (
                             qf[q] * (self.k2 + 1) / (qf[q] + self.k2))

        return score

    def get_documents_score(self, query):
        score_list = []
        for i in range(self.documents_number):
            score_list.append(self.get_score(i, query))
        return score_list


document_list = ["行政机关强行解除行政协议造成损失，如何索取赔偿？",
                 "借钱给朋友到期不还得什么时候可以起诉？怎么起诉？",
                 "我在微信上被骗了，请问被骗多少钱才可以立案？",
                 "公民对于选举委员会对选民的资格申诉的处理决定不服，能不能去法院起诉吗？",
                 "有人走私两万元，怎么处置他？",
                 "法律上餐具、饮具集中消毒服务单位的责任是不是对消毒餐具、饮具进行检验？"]
document_list = [list(jieba.cut(doc)) for doc in document_list]


bm25_model = BM25_Model(document_list)

query = "走私了两万元，在法律上应该怎么量刑？"
query = list(jieba.cut(query))
scores = bm25_model.get_documents_score(query)
print(scores)

输出结果