Читать онлайн «Прикладное программное обеспечение: системы автоматической обработки текстов». Страница 14

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 выданные и невыданные - по одному критерию, и на релевантные и 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.

Существует понятие устойчивость поиска - характеристика изменения полноты и точности при малых (семантически незначительных) изменениях запроса. Средние значения полноты и точности для конкретной системы обычно вычисляют путем тестирования ее на эталонной базе документов.

В зависимости от требований к количеству и качеству выдаваемой ИПС информации выбираются разные критерии выдачи. Если важно не упустить нужную информацию (патентная экспертиза) - нужно повысить полноту, если надо сократить объем выдаваемой информации (библиотека) - следует улучшить точность.

Английским ученым С.Клевердоном выявлена обратная зависимость между полнотой и точностью поиска в одной системе (при использовании одного и того же информационно-поискового языка), т.е. повышение точности ведет к увеличению шума и, наоборот, при уменьшении шума снижается точность. Улучшить оба эти показателя одновременно можно, только внося изменения в информационно-поисковый язык, делая грамматику и тезаурус более лингвистически развитыми. При этом достижение максимально возможной полноты поиска связано с огромными сложностями. Последние 5-10% требуют такого же усложнения языкового аппарата системы, как и предыдущие 90-95%, что влечет за собой увеличение трудоемкости обработки входной информации и времени поиска.

Увеличению эффективности ИПС в большой степени помогает более детальная обработка текста документа. Так, существуют системы, которые для простоты в качестве поискового образа документа принимают его название, однако оно в силу разных обстоятельств не всегда формально отражает содержание текста. Например, при подготовке данного материала была использована статья "А глаз как у орла", не имеющая никакого отношения ни к орнитологии, ни к окулистам. Также большое значение имеет применение программ, производящих лингвистически содержательную обработку текстов на естественном языке (учитывающую морфологию, синтаксис). Только с их помощью можно установить, являются ли похожие слова (почти все буквы одинаковые) формами одного слова или же это совершенно разные слова, в соответствие которым поставлены разные семантические единицы.

Более примитивные, лежащие на поверхности приемы могут подвести разработчика ИПС. Так, если система не учитывает никакие правила русского языка и работает с шаблонами (типа var*, text*.exe), то при поиске для Золушки кавалера, интересующегося бальными танцами, в качестве ключевого слова-шаблона придется выбрать бал* (чтобы не было потери информации, иначе можно пропустить эту характеристику, высказанную словами люблю танцевать на балах). Тогда в результате поиска ей может быть предложено познакомиться со всеми любителями балета, балыка, Бальмонта, Бальзака, со всеми, живущими около Балтийского моря, в домах с балконом, а также со всевозможными баловниками и баловнями судьбы.

Все эти претенденты будут отсеяны, если в качестве ключевого слова будет задано прилагательное бальный и система сможет распознавать его во всех его формах (применение морфологического анализа слов также дает возможность уменьшить объем тезауруса, избавив его от избыточной информации - иначе все формы одного слова приходится определять как синонимы). Еще один способ уменьшения шума и повышения точности - введение в информационно-поисковый язык аппарата работы с однокоренными словами. В нашем примере при задании ключа-корня бал выданными оказались бы только документы, содержащие разные формы слов бал и бальный. Однако и в этом случае письмо желанного принца затеряется между сообщениями о салонах бального платья, владельцах бальных залов, музыкантах и официантах, обслуживающих балы. С помощью синтаксического анализа можно более точно определять словосочетания (например, распознавать их не только когда слова стоят друг за другом, но и когда они разделены рядом других слов). В приведенном примере в системе с синтаксическим компонентом можно было бы вести поиск документов со словосочетаниями бальный танец и танцевать на балу. Конечно, и это не обеспечивает 100% точности (например, ничто не запрещает выдачу сообщений об учителях бальных танцев), однако понятно, что количество выданных документов значительно сократится, и Золушка уже не превратится в старую деву, просматривая предложенную ей системой информацию.