Okapi BM25は、情報検索における順位付けの手法である。検索エンジンがクエリとの関連性に応じて、文書を順位付けするのに用いられる。1970年代から1980年代にかけて、スティーブン・ロバートソン (コンピュータ科学者)（英語版）やカレン・スパーク・ジョーンズ（英語版）らが確率適合モデル（英語版）に基づいて開発した。BM25の"BM"は、"Best Matching"の略である。

ロンドン大学シティ校が1980年代から1990年代にかけて開発したオカピ情報検索システム (Okapi information retrieval system) に最初に実装されたため、 "Okapi BM25" と呼ばれるが、単に、この手法自体の名称であるBM25とも呼ばれる。

BM25は、bag-of-wordsを拡張した手法であり、文書内のクエリの単語同士の相互関係ではなく、文書におけるクエリの単語の出現頻度に基づいて、文書集合を順位付けする。

単語 ${\displaystyle q_{1},...,q_{n}}$