論文の概要: BM25S: Orders of magnitude faster lexical search via eager sparse scoring
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03618v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 04:01:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 19:21:33.444917
- Title: BM25S: Orders of magnitude faster lexical search via eager sparse scoring
- Title(参考訳): BM25S:熱狂的スパーススコアによる語彙探索の桁数
- Authors: Xing Han Lù,
- Abstract要約: BM25Sは、NumpyとScipyのみに依存する、効率的なPythonベースのBM25の実装である。
最も人気のあるPythonベースのフレームワークと比較して最大500倍のスピードアップを実現している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce BM25S, an efficient Python-based implementation of BM25 that only depends on Numpy and Scipy. BM25S achieves up to a 500x speedup compared to the most popular Python-based framework by eagerly computing BM25 scores during indexing and storing them into sparse matrices. It also achieves considerable speedups compared to highly optimized Java-based implementations, which are used by popular commercial products. Finally, BM25S reproduces the exact implementation of five BM25 variants based on Kamphuis et al. (2020) by extending eager scoring to non-sparse variants using a novel score shifting method. The code can be found at https://github.com/xhluca/bm25s
- Abstract(参考訳): BM25Sは,NumpyとScipyにのみ依存する,効率的なPythonベースのBM25の実装である。
BM25Sは、インデックス作成中にBM25スコアを熱心に計算し、それらをスパース行列に格納することで、最も人気のあるPythonベースのフレームワークと比較して最大500倍のスピードアップを達成する。
また、人気のある商用製品で使われている高度に最適化されたJavaベースの実装と比較して、かなりのスピードアップを実現している。
最後に、BM25Sは、Kamphuis et al (2020) に基づく5つのBM25変種(英語版)の正確な実装を、新しいスコアシフト法を用いて非スパース変種に拡張することによって再現する。
コードはhttps://github.com/xhluca/bm25sで確認できる。
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