Михаил Мальковский - Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов

На основании тезауруса и правил грамматики формируются поисковые образы документа и запроса (поисковое предписание). Поисковое предписание - текст на информационно-поисковом языке, содержащий признаки документов, затребованных пользователем в запросе.

Поисковый образ документа - текст на информационно-поисковом языке, поставленный в однозначное соответствие документу и отражающий его признаки, необходимые для поиска его по запросу. Кроме поисковых признаков, раскрывающих содержание документа или, как минимум, определяющих его тему, поисковый образ документа обычно содержит также идентифицирующие и некоторые дополнительные сведения (выходные данные, тип документа, его язык и т.д.). Поисковые предписания формируются при поступлении запросов, а поисковые образы документов могут создаваться как при пополнении системы новыми документами, так и при поиске ответа на запрос. В системах, где потоки информации велики и часто обновляемы, нет необходимости тратить ресурсы на индексирование, и за поисковый образ документа часто принимается сам документ или же его название.

Целью ИПС является выдача документов, релевантных (семантически соответствующих) запросу (по-английски relevant - относящийся к делу). Различают релевантность содержательную и формальную . Релевантность содержательная трактуется как соответствие документа информационному запросу, определяемое неформальным путем (Василиса Премудрая сама прочитает письма всех добрых молодцев и выберет кандидатов в женихи, отвечающих ее требованиям), а релевантность формальная - как соответствие, определяемое алгоритмически путем сравнения поискового предписания и поискового образа документа на основании применяемого в информационно-поисковой системе критерия выдачи .

Критерий выдачи - формальное правило, совокупность признаков, по которым определяется степень формальной релевантности поискового образа документа и поискового предписания и принимается решение о выдаче/невыдаче некоторого документа в ответ на информационный запрос.

Информационная

потребность

è

Формулировка

информационного

запроса

è

Поисковое

предписание

ô Релевантность Релевантность ô

содержательная формальная

: Документы

è

Индексирование

è

Поисковый

массив

В автоматизированных системах поиск основан на формальной релевантности, содержательная релевантность в них определяется, например, путем экспертных оценок и используется для получения данных об эффективности информационного поиска в системе (качестве ее работы). В качестве критерия выдачи может быть выбрано полное совпадение поисковых образов документа и запроса, включение множества ключевых слов запроса во множество ключевых слов документа, пересечение этих множеств и др.

В рассматриваемом примере при выборе в качестве критерия выдачи полного совпадения ключевых слов документа и запроса клиенту должны быть предоставлены письма персонажей, полностью отвечающих его требованиям. Навряд ли это их удовлетворит, так как явно выбор будет не слишком велик. Этот критерий больше бы подошел для системы, где необходима точность, например, определяющей выбор лекарства при лечении определенной болезни (пусть их будет немного, зато все подходящие), здесь же, наверное, уместен критерий на пересечение.

Дескрипторам могут быть приданы весовые коэффициенты в зависимости от степени их соответствия запросу; при поиске коэффициенты дескрипторов, обнаруженных и в запросе и в документе, суммируются, и документы выдаются в зависимости от значения этой суммы (например, если она превысила некоторое значение). Таким образом, если указать, что наиболее весомыми являются характеристики богатство и могущество , а не доброта и возраст , можно заполучить в женихи Кощея Бессмертного. При использовании весов также может применяться эшелонированная выдача -отобранные документы предъявляются пользователю не в произвольном порядке, а по степени релевантности (по убыванию сумм весов), право окончательного выбора релевантных документов - за пользователем.

Идеальная ИПС должна выдавать документы, содержательно релевантные запросу, и ничего кроме них. Однако на практике это обычно не достигается, наблюдаются молчание ИПС (невыдача некоторого количества релевантных документов) и шум (выдача лишних документов). Массив документов разделяется на выданныеи невыданные- по одному критерию, и на релевантныеи нерелевантные- по другому.

Таким образом, для каждого запроса получаем 4 группы документов:

Соотношение количества документов в каждой из этих групп определяет эффективность информационного поиска. Для оценки эффективности используют следующие характеристики:

Рв

Полнота выдачи =

tabletable--

х 100%

Рв+Рн

Рв

Точность выдачи =

tabletable--

х 100%

Рв+Нв

Рн

Потери информации =

tabletable--

х 100%

Рв+Рр

Нв

Информационный шум =

tabletable--

х 100 %

Рв+Нв

Рв

Чувствительность =

tabletable--

x 100 %

Рв+Рн

Нн

Специфичность =

tabletable--

x 100%

Нн+Нв

В идеальной ИПС Рн=Нв=0 и поэтому полнота и точность= 100%, а шум = 0 (найдены все документы и ни одного лишнего). В реальных системах коэффициент полноты достигает 70%, а коэффициент точности поиска колеблется в очень широких пределах, иногда снижаясь до 10%. Величины этих коэффициентов зависят от целого ряда факторов: как внутренних свойств собственно поисковой системы (объема и характеристик информационного массива, информационно-поискового языка, критерия выдачи), так и от многих "внешних" условий: степени специфичности информационных запросов, способности пользователя правильно сформулировать свои информационные потребности на естественном языке, правильности построения конкретного запроса, а также от субъективного представления пользователя о том, что такое нужная ему информация. Из-за ошибок и неточностей, возникающих на каждом из этапов работы как пользователя, так и системы, результаты могут сильно отличаться от того, что хотел получить пользователь, обращаясь к ИПС.