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根据文档相关性计算公式
TF-IDF:http://lutaf.com/210.htm
分词质量对于基于词频的相关性计算是无比重要的
英文(西方语言）语言的基本单位就是单词，所以分词特别容易做，只需要3步：
根据空格/符号/段落 分隔,得到单词组
过滤，排除掉stop word
提取词干
用正则表达式很容易
pattern = r‘‘‘(?x) # set flag to allow verbose regexps
([A-Z]\.)+ # abbreviations, e.g. U.S.A.
| \w+(-\w+)* # words with optional internal hyphens
| \$?\d+(\.\d+)?%? # currency and percentages, e.g. $12.40, 82%
| \.\.\. # ellipsis
| [][.,;"‘?():-_`] # these are separate tokens
‘‘‘
re.findall(pattern,待分词文本)
stopword就是类似a/an/and/are/then 的这类高频词，高频词会对基于词频的算分公式产生极大的干扰，所以需要过滤
词干提取(Stemming) 这是西方语言特有的处理，比如说英文单词有 单数复数的变形，-ing和-ed的变形，但是在计算相关性的时候，应该当做同一个单词。比如 apple和apples，doing和done是同一个词，提取词干的目的就是要合并这些变态
Stemming有3大主流算法
Lucene 英文分词自带了3个stemming算法，分别是
EnglishMinimalStemmer
著名的 Porter Stemming
KStemmer
词干提取算法并不复杂，要么是一堆规则，要么用映射表，编程容易，但是必须是这种语言的专家，了解构词法才行啊
http://text-processing.com/demo/stem/ 是一个在线试验词干提取算法的网站
Lemmatisation是和词干提取(Stemming) 齐名的一个语言学名词，中文可以叫做 词形还原 ,就是通过查询字典，把 "drove" 还原到 "drive"
而stemming会把单词变短，"apples","apple"处理之后都变成了 "appl"
做计算机语言学研究才会涉及到lemmatization，我个人觉得做搜索完全可以不考虑，Stemming已经可以解决大问题了
参考
BM25算法的全称是 Okapi BM25，是一种二元独立模型的扩展，也可以用来做搜索的相关度排序。
Sphinx的默认相关性算法就是用的BM25。Lucene4.0之后也可以选择使用BM25算法(默认是TF-IDF)。如果你使用的solr，只需要修改schema.xml，加入下面这行就可以
<similarity class="solr.BM25Similarity"/>
BM25也是基于词频的算分公式，分词对它的算分结果也很重要
IDF公式
f（qi,D）:就是词频
|D|：[给定文档]D长度。
avgdl:索引中所有文档长度。
抽象点看，BM25的公式其实和TF-IDF公式大同小异，可以也可以当做 = ∑ idf(q) * fx(tf),
只不过，BM25的idf和tf都做了一些变形，特别是tf公式，还加入了两个经验参数k1和b,K1和b用来调整精准度，一般情况下我们取K1=2，b=0.75
至于BM25和TF-IDF 哪种相关性算法更更好，我认为依赖于搜索质量评估标准
参考
Lucene在进行关键词查询的时候，默认用TF-IDF算法来计算关键词和文档的相关性，用这个数据排序
TF:词频,IDF：逆向文档频率，TF-IDF是一种统计方法，或者被称为向量空间模型,名字听起来很复杂，但是它其实只包含了两个简单规则
某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多，越相关
整个文档集合中包含某个词的文档数量越少，这个词越重要
所以一个term的TF-IDF相关性等于 TF * IDF
这两个规则非常简单，这就是TF-IDF的核心规则，第二个的规则其实有缺陷的，他单纯地认为文本频率小的单词就越重要，文本频率大的单词就越无 用，显然这并不是完全正确的。并不能有效地反映单词的重要程度和特征词的分布情况，比如说搜索web文档的时候，处于HTML不同结构的特征词中对文章内 容的反映程度不同，应该有不同的权重
TF-IDF的优点是算法简单，运算速度很快
Lucene为了提高可编程行，在上述规则做了一些扩充，就是加入一些编程接口，对不同的查询做了权重归一化处理，但是核心公式还是TF * IDF
Lucene算法公式如下
score(q,d) = coord(q,d) · queryNorm(q) · ∑ ( tf(t in d) · idf(t)2 · t.getBoost() · norm(t,d) )
tf(t in d ), = frequency?
idf(t) = 1 +log(文档总数/(包含t的文档数+1))
coord(q,d) 评分因子,。越多的查询项在一个文档中，说明些文档的匹配程序越高，比如说，查询"A B C",那么同时包含A/B/C3个词的文档 是3分，只包含A/B的文档是2分，coord可以在query中关掉的
queryNorm(q)查询的标准查询，使不同查询之间可以比较
t.getBoost() 和 norm(t,d) 都是提供的可编程接口，可以调整 field/文档/query项 的权重
各种编程插口显得很麻烦，可以不使用，所以我们可以把Lucence的算分公式进行简化
score(q,d) = coord(q,d) · ∑ ( tf(t in d) · idf(t)2 )
TF-IDF 算法是以 term为基础的，term就是最小的分词单元，这说明分词算法对基于统计的ranking无比重要，如果你对中文用单字切分，那么就会损失所有的语义相关性，这个时候 搜索只是当做一种高效的全文匹配方法
按照规则1 某个词或短语在一篇文章中出现的次数越多，越相关 一定要去除掉stop word，因为这些词出现的频率太高了，也就是TF的值很大，会严重干扰算分结果
TF和IDF在生成索引的时候，就会计算出来： TF会和DocID保存在一起(docIDs的一部分)，而IDF= 总文档数 / 当前term拥有的docIDs 长度
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原文地址：http://my.oschina.net/bruceray/blog/493317
