我们提出 BM25S，这是一个基于 Python 的高效 BM25 实现，仅依赖 NumPy 和 SciPy。BM25S 在索引阶段通过预先计算 BM25 分数并将其存储为稀疏矩阵，相较于目前最流行的 Python 框架，速度最高提升达 500 倍。此外，与广泛应用于主流商业产品的高度优化的 Java 实现相比，BM25S 也实现了显著的性能提升。最后，BM25S 通过引入一种新颖的分数偏移（score shifting）方法，将预计算机制扩展至非稀疏版本，精确复现了 Kamphuis 等人（2020）提出的五种 BM25 变体的实现。代码开源地址为：https://github.com/xhluca/bm25s。