Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
1. Indexovanie a dátové štruktúry:
* invertovaný index: Toto je základný kameň väčšiny systémov IR. Mapuje slová (kľúčové slová) do dokumentov, ktoré ich obsahujú, čo umožňuje rýchle získavanie dokumentov relevantných pre dotaz. Variácie zahŕňajú polohové indexy (pre vyhľadávanie frázy) a indexy pramenia/lemmatizácie (na spracovanie variácií slov).
* hashing: Môže sa použiť na efektívne vyhľadávanie výrazov v indexe.
* Brees alebo iné stromové štruktúry: Používa sa na efektívne ukladanie a získavanie invertovaného indexu, najmä pre veľké súbory údajov.
* Podpisové súbory: Vesmírna alternatíva k invertovaným indexom, zvlášť vhodná pre veľmi veľké zbierky.
2. Spracovanie a zodpovedanie dopytu:
* booleovské vyhľadávanie: Používa booleovských operátorov (a alebo alebo nie) na kombináciu kľúčových slov. Jednoduché, ale môže byť nepružné.
* Rankované vyhľadávanie: Priraďuje skóre dokumentom na základe ich relevantnosti do dotazu, zvyčajne pomocou techník ako TF-IDF (frekvencia frekvencie inverzity frekvencie), BM25 alebo jazykové modely. To umožňuje podrobnejšie výsledky ako booleovské vyhľadávanie.
* Vyhľadávanie frázy: Identifikuje dokumenty obsahujúce špecifické sekvencie slov (frázy). Vyžaduje si to pozičné informácie v indexe.
* Vyhľadávania divokých kariet: Umožňuje používateľom vyhľadávať slová s čiastočnými zápasmi pomocou znakov ako '*' alebo '?'. Efektívna implementácia si vyžaduje starostlivé indexovanie a algoritmy.
* Prihliadanie priblíženia: Nájde dokumenty, v ktorých sa kľúčové slová objavujú blízko seba, bez ohľadu na ich presný poriadok.
* Expanzia dotazu: Automaticky rozširuje dopyt s súvisiacimi výrazmi (synonymá, hyponymy atď.) Na zlepšenie vyvolania. To môže používať techniky ako WordNet alebo iné tezauri alebo štatistika spoločného výskytu z korpusu.
3. Variácie manipulácie v jazyku:
* kmeň: Znižuje slová do ich koreňovej formy (napr. „Beh“ na „Run“).
* lemmatizácia: Znižuje slová do ich slovnej formy (Lemma), berúc do úvahy gramatický kontext (napr. „Lepšie“ na „dobré“).
* Stop Dem. Odstraňuje bežné slová (napr. „The“, „A“), ktoré zvyčajne neprispievajú k relevantnosti.
* Manipulácia s citlivosťou na prípad: Výber, či sa majú zaobchádzať s veľkými a malými písmenami ako s rovnocenným.
* Kontrola a korekcia kúziel: Identifikácia a korekcia preklepov v dopytoch.
4. Pokročilé techniky:
* latentné sémantické indexovanie (LSI): Používa rozklad singulárnej hodnoty (SVD) na identifikáciu latentných sémantických vzťahov medzi výrazmi a dokumentmi. Pomáha pri manipulácii s synonymou a polysémiou.
* Slovo vložky (Word2Vec, Rukavica): Predstavujú slová ako vektory vo vysokorozmernom priestore a zachytávajú sémantické vzťahy. Užitočné pre rozširovanie dopytu a sémantické vyhľadávanie.
* strojové učenie pre relevantné hodnotenie: Pomocou modelov strojového učenia (napr. Rebríčku SVM, neurónových sietí), aby ste sa naučili funkciu relevantnosti, ktorá mapuje dopyty a dokumenty na skóre relevantnosti. To umožňuje prispôsobenie a prispôsobenie sa konkrétnym potrebám používateľa.
5. Optimalizácia a škálovateľnosť:
* Dátové rozdelenie a distribuované indexovanie: Na manipuláciu s mimoriadne veľké súbory údajov.
* caching: Ukladanie často prístupných údajov do pamäte na zlepšenie času odozvy.
* Optimalizácia dotazu: Vývoj efektívnych algoritmov na spracovanie otázok.
Výber stratégií závisí od faktorov, ako je veľkosť zberu dokumentov, typ očakávaných otázok, požadované výkonnostné charakteristiky a dostupné zdroje. Mnoho moderných systémov využíva kombináciu týchto techník na zabezpečenie efektívneho a efektívneho vyhľadávania kľúčových slov.