검색 엔진의 핵심! BM25 알고리즘을 알아보자

BM25는 정보 검색 분야에서 매우 중요한 역할을 하는 랭킹 함수입니다. 오늘은 BM25가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 친절하게 설명해드릴게요 😊.

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BM25란 무엇일까? 🤔

BM25는 "Best Matching 25"의 약자로, 문서와 질의(query) 간의 관련성을 평가하기 위해 사용되는 랭킹 함수에요. 특히, 문서 검색 시스템에서 사용자가 입력한 키워드와 가장 관련성이 높은 문서를 찾는 데 도움을 줘요. BM25는 Okapi BM25라고도 불리며, 1990년대에 개발된 이후로 정보 검색에서 널리 사용되고 있답니다.

 

BM25의 기본 개념

BM25는 기본적으로 각 단어의 빈도와 문서 길이를 고려해 문서의 점수를 계산해요. 이를 통해, 검색 질의에 가장 적합한 문서를 순서대로 나열할 수 있죠. BM25는 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 비슷한 개념을 사용하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있어요.

 

주요 요소

1. TF (Term Frequency): 특정 단어가 문서 내에서 얼마나 자주 등장하는지를 나타내요. 일반적으로, 특정 단어가 많이 등장할수록 그 단어는 문서의 주요 주제를 나타낸다고 볼 수 있어요.
2. IDF (Inverse Document Frequency): 특정 단어가 전체 문서 집합에서 얼마나 흔한지를 반영해요. 흔하지 않은 단어일수록 그 단어는 더 중요한 정보로 간주돼요.
3. 문서 길이: 문서의 길이를 고려해, 길이가 다른 문서들 간의 비교를 공정하게 해줘요.

 

BM25의 수식

• TF(qi,D)는 문서 D에서 질의 Q의 단어 qi​의 빈도에요.
• |D|는 문서 D의 길이 (단어 수)이고, avgdl은 전체 문서의 평균 길이에요.
• k1과 b는 조정 가능한 파라미터로, 보통 k1​은 1.2에서 2.0 사이의 값을, b는 0.75 정도의 값을 사용해요.

 

BM25의 장점

• 정확성: 문서와 질의 간의 관련성을 정확하게 평가할 수 있어요.
• 유연성: k1​과 b 파라미터를 조정하여 다양한 데이터셋에 맞출 수 있어요.
• 효율성: 계산이 비교적 간단해 대규모 데이터셋에서도 빠르게 작동해요.

 

BM25는 검색 엔진과 정보 검색 시스템에서 매우 중요한 역할을 하는 랭킹 함수에요. 문서의 관련성을 평가하는 데 있어 정확하고 효율적이기 때문에, 구글, 네이버 같은 대형 검색 엔진에서도 사용되고 있답니다. BM25 덕분에 우리가 원하는 정보를 더욱 빠르고 정확하게 찾을 수 있는 거죠! 📚