Sorgu genişletme - Query expansion

Sorgu genişletme (QE), belirli bir sorguyu arama performansını iyileştirmek için yeniden biçimlendirme sürecidir. bilgi alma operasyonlar, özellikle bağlamında sorgu anlama.[1]Bağlamında arama motorları, sorgu genişletme, bir kullanıcının girişini (arama sorgusu alanına hangi kelimelerin yazıldığını ve bazen de diğer veri ) ve arama sorgusunu ek belgelerle eşleşecek şekilde genişletmek. Sorgu genişletme, aşağıdaki gibi teknikleri içerir:

Sorgu genişletme, alanında incelenen bir metodolojidir. bilgisayar Bilimi özellikle de doğal dil işleme ve bilgi alma.

Hassasiyet ve geri çağırma değiş tokuşları

Arama motorları, kullanıcı arama sonuçlarının kalitesini artırmak için sorgu genişletmeyi başlatır. Kullanıcıların her zaman en iyi terimleri kullanarak arama sorgularını formüle etmedikleri varsayılır. Bu durumda en iyisi, veritabanının kullanıcı tarafından girilen terimleri içermemesi olabilir.

Tarafından köklenme kullanıcı tarafından girilen bir terim, daha fazla belge eşleştirilir, çünkü kullanıcı tarafından girilen bir terim için alternatif kelime formları da eşleşir ve toplamı artırır hatırlama. Bu, hassas. Kullanıcı tarafından girilen bir terimin eş anlamlılarını aramak için bir arama sorgusu genişletilerek, geri çağırma da hassasiyet pahasına artırılır. Bu, kesinliğin nasıl hesaplandığına ilişkin denklemin doğasından kaynaklanmaktadır, çünkü daha büyük bir geri çağırma, geri çağırma faktörlerinin paydanın bir parçası olduğu göz önüne alındığında, kesinlikte dolaylı olarak bir azalmaya neden olur. Ayrıca, çoğu kullanıcının hassasiyetten bağımsız olarak daha fazla sonucun taranmasını istemediği göz önüne alındığında, daha büyük bir geri çağırmanın genel arama sonucu kalitesini olumsuz etkilediği sonucuna varılmıştır.

Bu bağlamda sorgu genişletmenin amacı, hatırlamayı artırmaktır, kesinlik potansiyel olarak artabilir (matematiksel olarak eşitlendiğinde azaltmak yerine), sonuç kümesi sayfalarına daha alakalı (daha yüksek kalitede) veya en azından eşit derecede alakalı olan sayfaları dahil ederek. Sonuç kümesine dahil edilmeyecek, kullanıcının istediği sorguyla daha alakalı olma potansiyeline sahip olan sayfalar dahil edilir ve sorgu genişletme olmadan alaka düzeyi ne olursa olsun olmaz. Aynı zamanda, mevcut ticari arama motorlarının çoğu kelime frekansını kullanır (tf-idf ) sıralamaya yardımcı olmak için.[kaynak belirtilmeli ] Hem kullanıcının girdiği kelimelerin ve eşanlamlıların hem de alternatif morfolojik formların oluşumlarını sıralayarak, daha yüksek yoğunluğa (yüksek sıklık ve yakınlık) sahip belgeler, arama sonuçlarında daha yukarılara taşınır ve bu da, arama sonuçlarının daha yüksek kalitede olmasına yol açar. daha büyük hatırlamaya rağmen sonuçların en üstünde.

Sorgu genişletme yöntemleri

Sorgu genişletme için otomatik yöntemler 1960 yılında Maron ve Kuhns tarafından önerildi [2]. Modern sorgu genişletme yöntemleri, belge toplama analizi anlamına gelir (küresel veya yerel) [3] veya sözlük veya ontoloji tabanlı [4]. Belge koleksiyonunun genel analizi, terimler arasındaki ilişkileri aramak için uygulanır. Yerel analiz, alaka düzeyi geri bildirimi Rocchio tarafından tanıtıldı [5]. Rocchio, alınan belgelerin bazılarını manuel olarak değerlendirmeyi ve bu geri bildirim bilgisini sorguyu genişletmek için kullanmayı önerdi. Kullanıcıların yargılarını toplamak zor olabileceğinden, yalnızca en çok alınan ilk belgeler ilgili olarak kabul edilir. Buna sözde-alaka düzeyi geri bildirimi (PRF) [6]. Sözde alaka düzeyi geri bildirimi ortalama olarak etkilidir, ancak bazı sorgular için sonuçlara zarar verebilir [7], özellikle zor olanları, çünkü en çok alınan belgeler muhtemelen alakasızdır. Sözde alakalı belgeler, birçok sorgu terimiyle birlikte ortaya çıkan genişletme aday terimlerini bulmak için kullanılır [8]. Bu fikir, alaka düzeyi içinde daha da geliştirildi dil modeli konumsal alaka düzeyindeki biçimcilik [9] ve yakınlık alaka modelleri [10] sözde alakalı belgelerdeki sorgu terimlerine olan mesafeyi dikkate alır. Sorgu genişletmedeki diğer bir yön, kelime düğünleri [11].

Ayrıca bakınız

Yazılım kitaplıkları

  • QueryTermAnalyzer açık kaynak, C #. Makine öğrenimi tabanlı sorgu terim ağırlığı ve sorgu genişletme için eşanlamlı analizör.
  • LucQE - açık kaynak, Java. Apache kullanımıyla sorgu genişletmeye izin veren çeşitli uygulamalarla birlikte bir çerçeve sağlar Lucene.
  • Xapian sorgu genişletme desteği içeren açık kaynaklı bir arama kitaplığıdır

Referanslar

Alıntılar

  1. ^ Vectomova, Olga; Wang Ying (2006). "Terim yakınlığının sorgu genişletme üzerindeki etkisine ilişkin bir çalışma". Bilgi Bilimi Dergisi. 32 (4): 324–333. CiteSeerX  10.1.1.552.5987. doi:10.1177/0165551506065787.
  2. ^ Maron, M. E. ve Kuhns, J. L. 1960. Alaka, Olasılıklı İndeksleme ve Bilgi Erişimi Üzerine. ACM Dergisi 7, 3, 216–244.
  3. ^ C. Carpineto ve G. Romano. Bilgi erişiminde otomatik sorgu genişletme anketi. ACM Computing Surveys, 44 (1): 1-50, Ocak 2012.
  4. ^ J. Bhogal, A. Macfarlane ve P. Smith. Ontolojiye dayalı sorgu genişletmesinin bir incelemesi. Inf. İşlem. Manage., 43 (4): 866-886, Temmuz 2007.
  5. ^ J. Rocchio. Bilgi erişiminde uygunluk geri bildirimi. SMART Geri Alma Sisteminde, s. 313-323. 1971.
  6. ^ C. Buckley. SMART kullanarak otomatik sorgu genişletme: TREC 3. Üçüncü Metin Yeniden İnceleme Konferansı (TREC-3) Bildirilerinde. NIST Özel Yayını, s. 69-80. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü, 1995.
  7. ^ G. Amati, C. Carpineto ve G. Romano. Sorgu zorluğu, sağlamlığı ve seçici sorgu genişletme uygulaması. Bilgi Erişimindeki Gelişmeler, s. 127-137, 2004.
  8. ^ J. Xu ve W. B. Croft. Yerel ve global belge analizini kullanarak sorgu genişletme. Bilgi erişiminde araştırma ve geliştirme üzerine 19. yıllık uluslararası ACM SIGIR konferansının Bildirilerinde, sayfa 4-11. ACM, 1996.
  9. ^ Y. Lv ve C. Zhai. Sözde alaka geri bildirimi için konumsal alaka modeli. Bilgi erişiminde araştırma ve geliştirme üzerine 33. uluslararası ACM SIGIR konferansının Bildirileri, sayfa 579-586. ACM, 2010.
  10. ^ L. Ermakova, J. Mothe ve E. Nikitina. 2016. Sorgu genişletme için yakınlık alaka modeli. 31. Yıllık ACM Uygulamalı Hesaplama Sempozyumu Bildirilerinde (SAC '16). ACM, New York, NY, ABD, 1054-1059. DOI: https://doi.org/10.1145/2851613.2851696
  11. ^ S. Kuzi, A. Shtok ve O. Kurland. 2016. Kelime Gömme Kullanarak Sorgu Genişletme. 25. ACM Uluslararası Bilgi ve Bilgi Yönetimi Konferansı Bildirilerinde (CIKM '16). ACM, New York, NY, ABD, 1929-1932. DOI: https://doi.org/10.1145/2983323.2983876

Kaynaklar

  • D. Abberley, D. Kirby, S. Renals ve T. Robinson, THISL yayın haber alma sistemi. İçinde Proc. ESCA ETRW Çalıştayı Sesli Olarak Bilgilere Erişim, (Cambridge), s. 14–19, 1999. Bölüm on Sorgu Genişletme - Kısa, matematiksel genel bakış.
  • R. Navigli, P. Velardi. Ontoloji Tabanlı Sorgu Genişletme Stratejilerinin Analizi. Proc. Uyarlanabilir Metin Çıkarma ve Madencilik Çalıştayı (ATEM 2003), içinde 14. Avrupa Makine Öğrenimi Konferansı (ECML 2003), Cavtat-Dubrovnik, Hırvatistan, 22-26 Eylül 2003, s. 42-49 - Referans ontoloji olarak WordNet'e dayanan sorgu genişletme yöntemlerinin analizi.
  • Y. Qiu ve H.P. Frei. Konsept Bazlı Sorgu Genişletme. İçinde SIGIR-93, 16th ACM International Conference on Research and Development in Information Retrieval, Pittsburgh, SIGIR Forum, ACM Press, Haziran 1993 - Belirli bir sorgu genişletme yöntemi hakkında akademik belge
  • Efthimis N. Efthimiadis. Sorgu Genişletme. Martha E. Williams (ed.), Bilgi Sistemleri ve Teknolojisinin Yıllık Değerlendirmesi (ARIST), v31, pp 121–187, 1996 - Daha az teknik olan izleyiciler için bir giriş.