信息檢索系統解釋：類型、比較和組件

信息檢索 (IR) 系統是一組有助於顯示文檔與搜索查詢的相關性的算法。 簡而言之，它可以根據用戶的查詢對文檔進行排序和排名。 文檔中的查詢和文本具有一致性，以實現文檔可訪問性。

這也允許有效地使用匹配函數來使用它們的檢索狀態值 (RSV) 對文檔進行正式排名。 文檔內容由屬於詞彙表 V 的稱為術語的描述符集合表示。IR 系統還通過跟踪用戶的行為來提取有關顯示結果的可用性的反饋。

當我們談到搜索引擎時，我們指的是一般搜索引擎中的 Google、Yahoo 和 Bing 之類的。 其他搜索引擎包括 DBLP 和 Google Scholar。

在本文中，我們將研究不同類型的 IR 模型、所涉及的組件以及信息檢索中使用的技術，以了解搜索引擎顯示結果背後的機制。

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信息檢索模型的類型

信息檢索包括以下四個關鍵要素：

1. D - 文件表示。
2. Q - 查詢表示。
3. F - 匹配和建立 D 和 Q 之間關係的框架。
4. R (q, di) - 確定查詢與文檔之間的相似性以顯示相關信息的排名函數。

信息檢索 (IR) 模型分為三種類型：

1. 經典 IR 模型——它是根據基本數學概念設計的，是應用最廣泛的 IR 模型。 經典信息檢索模型可以輕鬆實現。 它的示例包括向量空間、布爾和概率 IR 模型。 在這個系統中，信息的檢索依賴於包含定義的查詢集的文檔。 沒有任何排名或等級。 不同的經典 IR 模型在其建模中考慮了文檔表示、查詢表示和檢索/匹配功能。

2. 非經典 IR 模型——它們與經典模型的不同之處在於它們建立在命題邏輯之上。 非經典 IR 模型的示例包括信息邏輯、情境理論和交互模型。

3. 替代 IR 模型- 這些採用經典 IR 模型的原則並增強以創建更多功能模型，如集群模型、替代集理論模型模糊集模型、潛在語義索引 (LSI) 模型、替代代數模型廣義向量空間模型， 等等。

讓我們更詳細地了解最常用的基於相似性的經典 IR 模型：

1. 布爾模型——該模型需要將信息轉換為布爾表達式和布爾查詢。 後者用於確定在發現布爾表達式為真時能夠提供正確匹配所需的信息。 它使用布爾運算 AND、OR、NOT 根據用戶的要求創建多個術語的組合。

2. 向量空間模型——該模型將文檔和查詢表示為向量，並根據它們的相似程度檢索文檔。 這可能會產生兩種類型的向量，然後用於對搜索結果進行排名

• 布爾 VSM 中的二進制。
• 在非二進制 VSM 中加權。

3. 概率分佈模型——在這個模型中，文檔被認為是術語的分佈，查詢基於這些表示的相似性進行匹配。 這可以使用熵或通過計算文檔的可能效用來實現。 它們是兩種類型：

• 基於相似性的概率分佈模型
• 基於期望效用的概率分佈模型

4. 概率模型——概率模型相當簡單，採用概率排序來顯示結果。 簡而言之，文檔是根據它們與搜索查詢的相關性的概率進行排名的。

結帳：數據科學與數據分析

信息檢索模型的組成部分

以下是 IR 模型的先決條件：

1. 一種自動或手動操作的索引系統，用於索引和搜索技術和程序。
2. 以下任何一種格式的文檔集合：文本、圖像或多媒體。
3. 通過人或機器作為系統輸入的一組查詢。
4. 衡量或評估系統有效性的評估指標（例如，精確度和召回率）。 例如，確保向用戶顯示的信息有多麼有用。

信息檢索模型的各個組成部分包括：

第1步

第2步

第 3 步

第四步

信息檢索和數據檢索之間的區別

數據檢索系統通過識別用戶提供的查詢中的關鍵字並將它們與數據庫中的文檔進行匹配，直接從數據庫管理系統（如 ODBMS）中檢索數據。

而 DBMS 中的信息檢索系統是一組算法或程序，這些算法或程序涉及存儲、檢索、評估文檔和查詢表示，尤其是基於文本的，以基於相似性顯示結果。

結論

這將我們帶到了文章的結尾。 我們希望這些信息對您有所幫助。 如果您正在尋找有關數據科學概念的更多知識，您應該查看來自 IITB on upGrad的印度第一個 NASSCOM 認證的數據科學執行 PG 計劃。