常见统计模型

统计语言模型

抽取概率：在一个文档DOC中随机抽取了一个词Word，被抽中的概率。

用户搜索W1、W2，W1在Doc1中的抽取概率为1%，W2的抽取概率为2%，则本次搜索中，Doc1的相关性的分为1%*2%，依次可以计算出所有文档的相关性得分，并按相关性对搜索结果进行排序。 

特点：与BM25效果相当，但需要使用大量文档语料库来训练，语料库最好与使用场景比较相似。

布尔模型

苹果 AND 公司：表示既包含“苹果”，有包含“公司”，这两个词的文档。
苹果 OR 公司：表示搜索包含“苹果”或者“公司”这两个词中任意一个的文档。
特点：简单粗暴。

BIM模型

BIM：按照文档中含有关键词的数量和词在文档中出现的频率，确定权重。
BM25：在BIM的基础上增加了：

1. 搜索词在文档中的权重。
2. 搜索词本身的权重。

BM25F：在BM25的基础上增加了考虑文档中不同字段的权重。
BM25F是最常见的商业模型。