Обработка сложных терминов - Википедия - Compound-term processing

Многократная обработка, в поиск информации, соответствие результатов поиска на основе сложные термины. Сложные термины создаются путем объединения двух или более простых терминов; например, «тройной» - это однословный термин, а «тройной обход сердца» - составной термин.

Обработка составных терминов - это новый подход к старой проблеме: как повысить релевантность результатов поиска при сохранении простоты использования? Используя эту технику, поиск показатели выживаемости после тройного шунтирования сердца у пожилых людей найдет документы по этой теме, даже если эта точная фраза не содержится ни в одном документе. Это может быть выполнено поиск концепции, который сам использует сложную обработку. Это позволит автоматически выделить ключевые понятия (в данном случае «выживаемость», «тройное шунтирование сердца» и «пожилые люди») и использовать эти понятия для выбора наиболее подходящих документов.

Методы

В августе 2003 г. Concept Searching Limited представил идею использования статистической обработки составных терминов.[1]

CLAMOR - это европейский совместный проект, цель которого - найти лучший способ классификации при сборе и распространении промышленной информации и статистики. CLAMOR, похоже, использует лингвистический подход, а не тот, который основан на статистическое моделирование.[2]

История

Методы вероятностного взвешивания однословных терминов относятся как минимум к 1976 году в исторической публикации автора Стивен Э. Робертсон и Карен Спарк Джонс.[3] Робертсон заявил, что предположение о независимости слов не оправдано и существует для математического удобства. Его возражение против термина «независимость» - не новая идея, восходящая по крайней мере к 1964 году, когда Х. Х. Уильямс заявил, что «[т] допущение независимости слов в документе обычно делается из соображений математического удобства».[4]

В 2004 году Анна Линн Паттерсон подала патент на «поиск по фразам в информационно-поисковой системе».[5] которому Google впоследствии приобрел права.[6]

Адаптивность

Статистическая обработка составных терминов более адаптируема, чем процесс, описанный Паттерсоном. Ее процесс направлен на поиск Всемирная паутина где обширные статистические знания об общих поисковых запросах могут быть использованы для определения фраз-кандидатов. Статистическая обработка составных терминов больше подходит для поиск на предприятии приложения, где такие априори знания недоступны.

Статистическая обработка составных терминов также более адаптируема, чем лингвистический подход, принятый в проекте CLAMOR, который должен учитывать синтаксические свойства терминов (то есть часть речи, пол, число и т. Д.) И их комбинации. CLAMOR сильно зависит от языка, тогда как статистический подход не зависит от языка.

Приложения

Обработка составных терминов позволяет приложениям для поиска информации, таким как поисковые системы, чтобы выполнить их сопоставление на основе концепции, состоящей из нескольких слов, а не на основе отдельных слов, которые могут быть весьма неоднозначными.

Ранние поисковые системы искали документы, содержащие слова, введенные пользователем в поле поиска. Они известны как Поиск по ключевой фразе двигатели. Логический поиск движки добавляют степень сложности, позволяя пользователю указывать дополнительные требования. Например, в словах «Tiger NEAR Woods AND (гольф ИЛИ гольф) NOT Volkswagen» используются операторы «NEAR», «AND», «OR» и «NOT», чтобы указать, что эти слова должны соответствовать определенным требованиям. А поиск по фразе проще в использовании, но требует, чтобы в результатах отображалась точная указанная фраза.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Боковое мышление в поиске информации» (PDF). УПРАВЛЕНИЕ ИНФОРМАЦИЕЙ И ТЕХНОЛОГИИ. 36 ЧАСТЬ 4. Архивировано из оригинал (PDF) на 2017-11-15. Получено 2008-06-20. Запись каталога British Library Direct находится здесь:[1] В архиве 2012-02-10 в Wayback Machine
  2. ^ [2] Национальная статистика проекта CLAMOR
  3. ^ Робертсон, С.; Спэрк Джонс, К. (1976). «Взвешивание релевантности поисковых запросов». Журнал Американского общества информационных наук. 27 (3): 129. Дои:10.1002 / asi.4630270302.
  4. ^ УИЛЬЯМС, Дж. (1965). «Результаты классификации документов с множественными дискриминантными функциями». Статистическая ассоциация "Методы механизированной документации", Национальное бюро стандартов. Вашингтон: 217–224. Архивировано из оригинал на 2011-07-17. Получено 2015-05-21.
  5. ^ США 20060031195 
  6. ^ Google получает патентные заявки Cuil