
- •Вопросы по курсу «Системы обработки экономической информации»
- •1.Что такое Data Mining
- •2.Области использования Data Mining
- •3.Типы закономерностей в Data Mining
- •4.Классы систем Data Mining
- •5.Назначение и основные понятия текстовых систем данных и знаний
- •6.Общая функциональная структура дипс
- •7. Формальное представление смыслового содержания текста
- •8. Обработка входящей текстовой информации
- •9. Поиск текстовой информации
- •10.Оценка качества дипс
- •11.Понятие о знании
- •12Логические модели
- •13. Продукционные модели
- •14. Фреймовая модель представления знаний
- •15.Семантические сети
- •16. Основные понятия по обработки информации у человека
- •17. Конструкт как единица мыслительной деятельности
- •18. Понятие как единица мыслительной деятельности
- •19. Мысленные модели
- •20. Когнитивные модели.
- •51.Деревья решений
9. Поиск текстовой информации
Методы поиска текстовой информации в значительной мере определяются принципами переработки (перевода) входной информации. В общем случае процесс поиска включает в себя следующие элементы:
представление документов и запросов;
критерии смыслового соответствия;
методы ранжирования результатов запроса;
механизмы обратной связи, обеспечивающие оценку релевантности документов пользователем.
Существует большое количество методов поиска, наиболее известны следующие:
метод булевой модели.
метод весовых коэффициентов.
третий метод – использование нечеткой логики для поиска в случае большого набора элементов .
нейросетевые методы.
Все эти (как и другие возможные) методы предполагают механизм обратной связи с пользователем.. В отличие от классических (табличных) баз данных, где запрос формулируется точно и однозначно, в случае поиска текстовой информации пользователи обычно начинают с неточного и неполного запроса, а следовательно – с низкой эффективностью поиска, постепенно уточняя его методом итераций.
Существуют два основных подхода к использованию такой обратной связи:
модификация запроса и
модификация представления документов.
Методы, модифицирующие представление запроса, влияют только на текущий сеанс, но не сказываются на обработке других запросов. Методы, основанные на модификации представления документов, оказывают влияние на эффективность поиска в последующих запросах.
10.Оценка качества дипс
Как уже отмечалось, поисковый образ документа содержит лишь основное, сокращенное смысловое содержание документа. Некоторые черты реального исходного документа в поисковом образе отсутствуют. Это приводит к тому, что информационный поиск, основанный на сопоставлении поискового предписания и поискового образа документа, не в состоянии обеспечить отыскание всех документов, отвечающих информационному запросу, т.е., часть документов, отвечающих запросу (релевантных ему) остается не выданной потребителю. В то же время во множестве выданных ему документов присутствуют и такие, которые не отвечают запросу, т.е., не являются релевантными. Таким образом, практически любой реальной ДИПС присущи два вида ошибок:
ошибка первого рода (или пропуск цели – термин из теории управления): невыдача потребителю фактически релевантных его запросу документов;
ошибка второго рода (или ложная тревога, иначе шум): выдача потребителю нерелевантных документов, которые не отвечают его запросу.
Введем следующие обозначения:
а – количество выданных релевантных документов,
b – количество выданных нерелевантных документов,
с – не выданных релевантных документов,
d – количество не выданных нерелевантных документов.
Эти обозначения позволяют выразить основные показатели эффективности ДИПС:
коэффициент полноты, характеризующий долю выданных релевантных документов во всем массиве релевантных документов:
p = a/(a + c)
коэффициент точности, характеризующий долю выданных релевантных документов во всем массиве выданных документов:
n = a/(a + b)