Bilgi Alma Sisteminin Açıklaması: Türler, Karşılaştırma ve Bileşenler

Bir bilgi alma (IR) sistemi, görüntülenen belgelerin aranan sorgularla ilişkisini kolaylaştıran bir dizi algoritmadır. Basit bir deyişle, bir kullanıcının sorgularına göre belgeleri sıralamak ve sıralamak için çalışır. Belge erişilebilirliğini sağlamak için belgedeki sorgu ve metin açısından tekdüzelik vardır.

Bu aynı zamanda, bir belgeyi, Alma Durumu Değerini (RSV) kullanarak resmi olarak sıralamak için bir eşleştirme işlevinin etkin bir şekilde kullanılmasına izin verir. Belge içerikleri, bir V sözlüğüne ait olan ve terimler olarak bilinen bir tanımlayıcılar koleksiyonu ile temsil edilir. Bir IR sistemi ayrıca, kullanıcının davranışını izleyerek görüntülenen sonuçların kullanılabilirliği hakkında geri bildirim alır.

Arama motorlarından bahsettiğimizde genel arama motorları arasında Google, Yahoo ve Bing beğenilerini kastediyoruz. Diğer arama motorları arasında DBLP ve Google Akademik bulunur.

Bu makalede, sonuçları görüntüleyen arama motorlarının arkasındaki mekanizmayı anlamak için farklı türlerdeki IR modellerine, ilgili bileşenlere ve Bilgi Erişiminde kullanılan tekniklere bakacağız.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da Veri Bilimcisi Maaşı

Bilgi Alma Modeli Türleri

Bir bilgi alımı, aşağıdaki dört temel unsurdan oluşur:

1. D - Belge Temsili.
2. S - Sorgu Temsili.
3. F − D ve Q arasında bir ilişki kurmak ve eşleştirmek için bir çerçeve.
4. R (q, di) − İlgili bilgileri görüntülemek için sorgu ve belge arasındaki benzerliği belirleyen bir sıralama işlevi.

Üç tür Bilgi Alma (IR) modeli vardır:

1. Klasik IR Modeli — Temel matematiksel kavramlar üzerine tasarlanmıştır ve IR modellerinin en yaygın kullanılanıdır. Klasik Bilgi Erişim modelleri kolaylıkla uygulanabilir. Örnekleri arasında Vektör uzayı, Boolean ve Olasılıksal IR modelleri bulunur. Bu sistemde, bilgilerin alınması, tanımlanmış sorgu kümesini içeren belgelere bağlıdır. Herhangi bir sıralama veya derecelendirme yoktur. Farklı klasik IR modelleri, modellemelerinde Belge Gösterimi, Sorgu temsili ve Alma/Eşleştirme işlevini hesaba katar.

2. Klasik Olmayan IR Modeli — Klasik modellerden, önerme mantığı üzerine inşa edilmiş olmaları bakımından farklıdırlar. Klasik olmayan IR modellerine örnek olarak Bilgi Mantığı, Durum Teorisi ve Etkileşim modelleri dahildir.

3. Alternatif IR Modeli — Bunlar, klasik IR modelinin ilkelerini alır ve Küme modeli, Alternatif Küme-Teorik Modeller Bulanık Küme modeli, Gizli Semantik İndeksleme (LSI) modeli, Alternatif Cebirsel Modeller Genelleştirilmiş Vektör Uzay Modeli gibi daha işlevsel modeller oluşturmak için geliştirilir. , vb.

En çok benimsenen benzerlik tabanlı klasik IR modellerini daha ayrıntılı olarak anlayalım:

1. Boole Modeli — Bu model, bilgilerin bir Boole ifadesine ve Boole sorgularına dönüştürülmesini gerektiriyordu. İkincisi, Boolean ifadesinin doğru olduğu tespit edildiğinde doğru eşleşmeyi sağlayabilmek için gereken bilgileri belirlemek için kullanılır. Kullanıcının sorduğu şeye dayalı olarak birden çok terimin bir kombinasyonunu oluşturmak için VE, VEYA, DEĞİL Boole işlemlerini kullanır.

2. Vektör Uzay Modeli — Bu model, vektör olarak belirtilen belgeleri ve sorguları alır ve ne kadar benzer olduklarına bağlı olarak belgeleri alır. Bu, daha sonra arama sonuçlarını sıralamak için kullanılan iki tür vektörle sonuçlanabilir.

• Boolean VSM'de İkili.
• İkili olmayan VSM'de ağırlıklı.

3. Olasılık Dağılım Modeli — Bu modelde, belgeler terimlerin dağılımı olarak kabul edilir ve bu temsillerin benzerliğine dayalı olarak sorgular eşleştirilir. Bu, entropi kullanılarak veya belgenin olası faydasını hesaplayarak mümkün olur. Bunlar eğer iki tiptir:

• Benzerliğe Dayalı Olasılık Dağılım Modeli
• Beklenen faydaya dayalı Olasılık Dağılım Modeli

4. Olasılık Modelleri — Olasılık modeli oldukça basittir ve sonuçları görüntülemek için olasılık sıralamasını alır. Basitçe söylemek gerekirse, belgeler, aranan bir sorguyla alaka olasılıklarına göre sıralanır.

Ödeme: Veri Bilimi ve Veri Analitiği

Bilgi Erişim Modelinin Bileşenleri

Bir IR modeli için ön koşullar şunlardır:

1. Teknikleri ve prosedürleri indekslemek ve aramak için kullanılan otomatik veya manuel olarak çalıştırılan bir indeksleme sistemi.
2. Aşağıdaki biçimlerden herhangi birinde bulunan bir belge koleksiyonu: metin, resim veya multimedya.
3. Bir insan veya makine aracılığıyla bir sisteme girdi görevi gören bir dizi sorgu.
4. Bir sistemin etkinliğini ölçmek veya değerlendirmek için bir değerlendirme metriği (örneğin, kesinlik ve geri çağırma). Örneğin, kullanıcıya görüntülenen bilgilerin ne kadar yararlı olduğundan emin olmak için.

Bir Bilgi Erişim Modelinin çeşitli bileşenleri şunları içerir:

Aşama 1

Adım 2

Aşama 3

4. Adım

Bilgi Alma ve Veri Alma Arasındaki Fark

Veri Alma sistemleri, kullanıcılar tarafından sağlanan sorgulardaki anahtar kelimeleri belirleyerek ve bunları veritabanındaki belgelerle eşleştirerek ODBMS gibi veritabanı yönetim sistemlerinden doğrudan veri alır.

Oysa DBMS'deki Bilgi Alma sistemi, benzerliğe dayalı sonuçları görüntülemek için, özellikle metin tabanlı, belge ve sorgu temsillerinin depolanmasını, alınmasını, değerlendirilmesini içeren bir dizi algoritma veya programdır.

Çözüm

Bu da bizi makalenin sonuna getiriyor. Bilgileri yararlı bulduğunuzu umuyoruz. Veri Bilimi kavramları hakkında daha fazla bilgi arıyorsanız , IITB on upGrad'dan Hindistan'ın 1. NASSCOM sertifikalı Veri Bilimi Yönetici PG Programına göz atmalısınız.