[코딩 알고리즘] BM25: 정보 검색의 핵심 알고리즘을 탐색하다 🚀

검색 엔진의 세계에서 가장 중요한 질문 중 하나는 "어떻게 가장 관련성 높은 문서를 빠르고 정확하게 찾을 수 있을까?"입니다. 이 질문에 답하기 위해 여러 순위 결정 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 BM25는 정보 검색 분야에서 널리 사용되고 인정받는 알고리즘 중 하나입니다.

 

[코딩 알고리즘] BM25: 정보 검색의 핵심 알고리즘을 탐색하다 🚀

BM25란 무엇인가? 🤔

BM25는 사용자 쿼리와 문서 간의 관련성을 평가하기 위해 개발된 알고리즘입니다. Okapi BM25로도 알려져 있으며, 이는 쿼리에 포함된 각 단어의 문서 내 빈도(TF), 역문서 빈도(IDF), 문서의 길이를 고려하여 점수를 계산합니다.

BM25의 작동 원리

BM25의 핵심은 다음 세 가지 요소에 기반합니다:

• TF (Term Frequency): 문서 내 특정 단어의 빈도. 단어가 문서 내에서 더 자주 등장할수록 해당 문서가 그 단어와 관련이 깊다고 판단합니다.
• IDF (Inverse Document Frequency): 단어가 얼마나 희귀한가를 나타내는 지표. 모든 문서에서 자주 등장하는 단어보다 적은 문서에서만 등장하는 단어가 더 높은 가치를 가집니다.
• 문서 길이(Field Length): 긴 문서는 단어가 자연스럽게 더 많이 등장하므로, 문서의 길이를 고려하여 가중치를 조정합니다.

 

BM25의 장점과 한계 📈📉

장점:

• 높은 정확도와 관련성으로 인해 다양한 검색 엔진과 정보 검색 시스템에서 신뢰받고 있습니다.
• 쿼리와 문서 간의 관련성을 빠르고 효율적으로 계산할 수 있습니다.

한계:

• 모든 유형의 검색 쿼리에 대해 동일하게 잘 작동하지 않을 수 있습니다.
• 최신 머신러닝 기반 알고리즘에 비해 유연성이 부족할 수 있습니다.

 

BM25는 정보 검색 분야에서 광범위하게 사용되는 알고리즘으로, 그 효율성과 정확성으로 많은 인기를 얻고 있습니다. 비록 머신러닝 기술의 발전으로 새로운 알고리즘이 등장하고 있지만, BM25는 여전히 많은 시스템의 기반을 이루며 중요한 역할을 하고 있습니다. 정보 검색의 세계는 계속해서 발전하고 있으며, BM25는 그 중심에서 중요한 자리를 차지하고 있습니다. 🌟