อธิบายระบบการดึงข้อมูล: ประเภท การเปรียบเทียบ และส่วนประกอบ

ระบบการดึงข้อมูล (IR) คือชุดของอัลกอริทึมที่อำนวยความสะดวกในความเกี่ยวข้องของเอกสารที่แสดงกับข้อความค้นหาที่ค้นหา กล่าวง่ายๆ ก็คือ การทำงานเพื่อจัดเรียงและจัดอันดับเอกสารตามการสืบค้นของผู้ใช้ มีความสม่ำเสมอในการสอบถามและข้อความในเอกสารเพื่อให้สามารถเข้าใช้เอกสารได้

นอกจากนี้ยังอนุญาตให้ใช้ฟังก์ชันการจับคู่อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อจัดอันดับเอกสารอย่างเป็นทางการโดยใช้ค่าสถานะการเรียกค้น (RSV) เนื้อหาในเอกสารแสดงด้วยชุดคำอธิบายหรือที่เรียกว่าคำศัพท์ซึ่งเป็นของคำศัพท์ V ระบบ IR ยังดึงข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความสามารถในการใช้งานของผลลัพธ์ที่แสดงโดยการติดตามพฤติกรรมของผู้ใช้

เมื่อเราพูดถึงเครื่องมือค้นหา เราหมายถึง Google, Yahoo และ Bing เหมือนกับเครื่องมือค้นหาทั่วไป เครื่องมือค้นหาอื่นๆ ได้แก่ DBLP และ Google Scholar

ในบทความนี้ เราจะพิจารณาโมเดล IR ประเภทต่างๆ ส่วนประกอบที่เกี่ยวข้อง และเทคนิคที่ใช้ในการดึงข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจกลไกเบื้องหลังเครื่องมือค้นหาที่แสดงผลลัพธ์

อ่านเพิ่มเติม: เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

ประเภทของแบบจำลองการสืบค้นข้อมูล

การดึงข้อมูลประกอบด้วยองค์ประกอบหลักสี่ประการต่อไปนี้:

1. D - การแสดงเอกสาร
2. ถาม - ตัวแทนแบบสอบถาม
3. F - กรอบงานเพื่อจับคู่และสร้างความสัมพันธ์ระหว่าง D และ Q
4. R (q, di) - ฟังก์ชันการจัดอันดับที่กำหนดความคล้ายคลึงระหว่างแบบสอบถามและเอกสารเพื่อแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

โมเดลการดึงข้อมูล (IR) มีสามประเภท:

1. Classical IR Model — ได้รับการออกแบบตามแนวคิดทางคณิตศาสตร์พื้นฐานและเป็นแบบจำลอง IR ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุด โมเดลการดึงข้อมูลแบบคลาสสิกสามารถนำไปใช้ได้อย่างง่ายดาย ตัวอย่าง ได้แก่ โมเดล Vector-space, Boolean และ Probabilistic IR ในระบบนี้ การดึงข้อมูลขึ้นอยู่กับเอกสารที่มีชุดการสืบค้นที่กำหนดไว้ ไม่มีการจัดอันดับหรือเกรดใด ๆ โมเดล IR แบบคลาสสิกต่างๆ นำการแสดงเอกสาร การแสดงข้อความค้นหา และฟังก์ชันการดึงข้อมูล/การจับคู่มาพิจารณาในการสร้างแบบจำลอง

2. Non-Classical IR Model — ต่างจากรุ่นคลาสสิคตรงที่ถูกสร้างขึ้นจากตรรกะเชิงประพจน์ ตัวอย่างของโมเดล IR ที่ไม่ใช่แบบคลาสสิก ได้แก่ ลอจิกข้อมูล ทฤษฎีสถานการณ์ และโมเดลปฏิสัมพันธ์

3. แบบจำลอง IR ทางเลือก — สิ่งเหล่านี้ใช้หลักการของแบบจำลอง IR แบบคลาสสิกและปรับปรุงเพื่อสร้างแบบจำลองที่ใช้งานได้จริง เช่น แบบจำลองคลัสเตอร์ แบบจำลองเซตทฤษฎีทางเลือก แบบจำลองชุดคลุมเครือ แบบจำลองดัชนีความหมายแฝง (LSI) แบบจำลองพีชคณิตทางเลือก โมเดลอวกาศเวกเตอร์ทั่วไป ฯลฯ

มาทำความเข้าใจโมเดล IR คลาสสิกที่อิงตามความคล้ายคลึงกันที่นำมาใช้มากที่สุดโดยละเอียดเพิ่มเติม:

1. โมเดลบูลีน — โมเดลนี้จำเป็นต้องมีข้อมูลที่แปลเป็นนิพจน์บูลีนและคิวรีบูลีน ส่วนหลังใช้เพื่อกำหนดข้อมูลที่จำเป็นเพื่อให้สามารถจับคู่ได้ถูกต้องเมื่อพบว่านิพจน์บูลีนเป็นจริง มันใช้การดำเนินการบูลีน และ หรือไม่ เพื่อสร้างการรวมกันของคำหลายคำตามสิ่งที่ผู้ใช้ถาม

2. Vector Space Model — โมเดลนี้ใช้เอกสารและแบบสอบถามที่แสดงเป็นเวกเตอร์และดึงเอกสารขึ้นอยู่กับความคล้ายคลึงกัน ซึ่งอาจส่งผลให้เวกเตอร์สองประเภทถูกใช้เพื่อจัดอันดับผลการค้นหาเช่นกัน

• ไบนารีใน VSM บูลีน
• ถ่วงน้ำหนักใน VSM ที่ไม่ใช่ไบนารี

3. โมเดลการกระจายความน่าจะเป็น — ในรูปแบบนี้ เอกสารจะถือเป็นการแจกแจงคำศัพท์และการค้นหาจะถูกจับคู่ตามความคล้ายคลึงกันของการนำเสนอเหล่านี้ สิ่งนี้ทำได้โดยใช้เอนโทรปีหรือโดยการคำนวณยูทิลิตี้ที่น่าจะเป็นของเอกสาร ถ้าสองประเภท:

• แบบจำลองการกระจายความน่าจะเป็นตามความคล้ายคลึงกัน
• แบบจำลองการกระจายความน่าจะเป็นตามยูทิลิตี้ที่คาดไว้

4. ตัวแบบความน่าจะเป็น — โมเดลความน่าจะเป็นนั้นค่อนข้างเรียบง่ายและใช้การจัดอันดับความน่าจะเป็นเพื่อแสดงผลลัพธ์ พูดง่ายๆ ก็คือ เอกสารจะถูกจัดอันดับตามความน่าจะเป็นของความเกี่ยวข้องกับคำค้นหา

การ ชำระเงิน: Data Science กับ Data Analytics

ส่วนประกอบของแบบจำลองการดึงข้อมูล

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับแบบจำลอง IR มีดังนี้:

1. ระบบการจัดทำดัชนีแบบอัตโนมัติหรือแบบดำเนินการด้วยตนเองซึ่งใช้ในการจัดทำดัชนีและค้นหาเทคนิคและขั้นตอนต่างๆ
2. ชุดเอกสารในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งต่อไปนี้: ข้อความ รูปภาพ หรือมัลติมีเดีย
3. ชุดของแบบสอบถามที่ทำหน้าที่เป็นอินพุตไปยังระบบ ผ่านมนุษย์หรือเครื่องจักร
4. ตัวชี้วัดการประเมินเพื่อวัดหรือประเมินประสิทธิภาพของระบบ (เช่น ความแม่นยำและการเรียกคืน) ตัวอย่างเช่น เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่แสดงต่อผู้ใช้มีประโยชน์เพียงใด

องค์ประกอบต่างๆ ของแบบจำลองการดึงข้อมูลประกอบด้วย:

ขั้นตอนที่ 1

ขั้นตอนที่ 2

ขั้นตอนที่ 3

ขั้นตอนที่ 4

ความแตกต่างระหว่างการดึงข้อมูลและการดึงข้อมูล

ระบบดึงข้อมูลจะดึงข้อมูลจากระบบการจัดการฐานข้อมูลโดยตรง เช่น ODBMS โดยการระบุคีย์เวิร์ดในการสืบค้นที่ผู้ใช้ให้มาและจับคู่กับเอกสารในฐานข้อมูล

ในขณะที่ระบบการดึงข้อมูลใน DBMS เป็นชุดของอัลกอริธึมหรือโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ การดึง การประเมินเอกสารและการแสดงข้อความค้นหา แบบข้อความโดยเฉพาะ เพื่อแสดงผลลัพธ์ตามความคล้ายคลึงกัน

บทสรุป

สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดสิ้นสุดของบทความ เราหวังว่าคุณจะพบว่าข้อมูลมีประโยชน์ หากคุณกำลังมองหาความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิด Data Science คุณควรตรวจสอบ โครงการ Executive PG ที่ได้รับการรับรองจาก NASSCOM แห่งแรกของอินเดียในด้าน Data Science จาก IITB บน upGrad