TF-IDF与BM25算法原理及其Python实现
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简介：
本教程深入解析了TF-IDF和BM25两种广泛应用于信息检索领域的经典算法，并提供了相应的Python代码示例。
TF-IDF是Term Frequency–Inverse Document Frequency的缩写，在中文里称为词频-逆文档频率。用户问题与标准问题之间的TF-IDF相似度通过计算用户问题中每个词汇在标准问题中的TF-IDF值并求和得出。尽管该算法执行速度快，但其只考虑了词频因素而忽略了词语在其上下文中的重要性，因此不能很好地突出语义信息。
以下是使用Python实现的简化版TF-IDF模型代码：
```python
import numpy as np
class TF_IDF_Model(object):
def __init__(self, documents_list):
```
这段文字主要介绍了TF-IDF的基本概念和局限，并且提供了一个简单的类定义来初始化一组文档，用于计算TF-IDF值。
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