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在学术论文和搜索系统中,加权互反融合策略(Weighted Reciprocal Fusion)通常是指将不同来源的搜索结果(比如来自 BM25 的关键词匹配和来自 BGE 的语义向量匹配)进行分值合并的一种高级算法。
在你的论文背景下,它解决的核心问题是:如何把两套…什么是加权互反融合策略在学术论文和搜索系统中,加权互反融合策略(Weighted Reciprocal Fusion)通常是指将不同来源的搜索结果(比如来自BM25 的关键词匹配和来自BGE 的语义向量匹配)进行分值合并的一种高级算法。在你的论文背景下,它解决的核心问题是:如何把两套量级完全不同的评分标准(一个是 0-100 的 BM25 分,一个是 0-1 的余弦相似度分)科学地合并在一起?1. 通俗解释想象你在评选“年度最佳餐厅”:美食家(BM25):看重招牌菜名(关键词匹配),给出的评分是百分制。普通顾客(BGE):看重整体氛围感(语义相似度),给出的评分是五星级制。如果你直接把分数加起来(100分 + 5星 = 105分),显然是不科学的。加权互反融合策略的做法是:归一化(Normalization):把所有人的分数都先缩放到 0 到 1 之间。权重分配(Weightin