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IIR輪講復習 #1 Boolean retrieval
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お知らせ たつをさんによる補足情報 http://chalow.net/clsearch.cgi?cat=IIR
わかりやすい。今後もお願いします。
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参考 本資料は書籍の輪読会に向けたサマリ 資料内で一部上記ドキュメントからの引用あり
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Information Retrieval とは
Large collections (≒ コンピュータに保存されたデータ) から 欲しい情報の Unstructured nature (≒ テキスト) を含む Material (≒ドキュメント) を探す
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Unstructured data コンピュータで扱いやすいようにはなってない → 検索しやすいように
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情報検索のスケール システム構成はスケールに依存する 大: Web検索 中: ドメイン特定の検索、業務検索
小: 個人検索 (デスクトップ検索)
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テキスト走査とインデックス
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テキスト走査 O(N) grep Pros Cons 実装が容易 正規表現 大量のドキュメントに向かない
「複数のドキュメントから、一番欲しいドキュメントを検索する」(ranked retrieval) に向かない
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インデックス Pros 大規模データを高速に検索 Ranked retrieval Cons 設計/実装が大変 ← これの勉強をしましょう
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行列インデックス
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Boolean Retrieval “渋谷” AND “ラーメン” AND NOT “とんこつ”
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行列インデックス → 転置インデックス “Naive way” 大量にドキュメントがあるとメモリに載らない。インデックスが大きすぎる。
ほとんど 0 → 1 だけを記録するインデクスへ = 転置インデックス
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転置インデックス 索引語 (term) (postings list)
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転置インデックス dictionary をメモリに postings をディスク上 (外部ファイル化)
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転置インデックスの簡単な作り方 インデックス化する文を取得 トークナイズ 言語上の (linguastic) 前処理
Friends, Romans, Countrymen So let it be with Caesar トークナイズ Friends|Romans | Countrymen |So | ... 言語上の (linguastic) 前処理 friend | roman | countryman | so | ... term => (docID) のデータ構造に friend => 1, roman => 1, countryman => 1
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転置インデックス完成一歩手前
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merge してソート → 完成
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転置インデックスのソート dictionary はアルファベット順 posting list は docID 順
dictionary から term を探しやすいように posting list は docID 順 Boolean retrieval での Intersection 時のアルゴリズムに有利なように
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posting list に向いているデータ構造
単方向リスト 可変長配列
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転置インデックスと Boolean 検索 Brutus AND Calpurnia Brutus を dictionary から探す
Brutus の posting list を取得 Calpurnia を dictionary から探す Calpurnia の posting list を取得 共通部分の抽出 (Intersect)
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Intersect
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より複雑な Boolean Retrieval
(A or B) and (C or B) and (D or E) term の出現頻度を使って Intersection の演算回数を極力少なくするよう、クエリを再構成する × 各箇所の intersection を個別に行って 中間データを最後に merge ○ intersect されたデータに次の posting list を intersect メモリに結果を残したまま演算できる
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出現頻度を使う / 逐次処理
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Web検索と Boolean retrieval
自然言語での検索 (free text queries) より Boolean model 基本的な Boolean で十分 (AND, OR, NOT)
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更に考慮すべきこと よりリッチなクエリモデル より効率のよいインデックスの構造 クエリのスペルミス対策 (もしかして)
フレーズ検索 (“Operating System”) DF (document frequency)に加えて TF (term frequency) の保存 Ranked retrieval ... Rank, score 次章以降で
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適合率と再現率 Precision (適合率) Recall (再現率) 「全検索結果」に対して「検索要求を満たす結果」の割合
“MacBook Air 重さ” で 100件 ヒット、うち 85 件が重さがわかるドキュメント = 85/100 = 0.85 Recall (再現率) 「検索要求を満たす全ドキュメント」に対しての「検索要求を満たす検索結果」の割合 Web上に 90件あると仮定して、ウェブ検索して 85 件が得られた → 85/90 = 0.94
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まとめ 大規模データには転置インデックス 最適化していくべきもの 適合率と再現率の両方が高くなるように
転置インデックスの作成手順、データ構造 何を保存するか それをどのように前処理して保存するか どういう形で保存するか どのように走査するか 検索クエリの最適化 Boolean Retrieval のアルゴリズム 適合率と再現率の両方が高くなるように
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