Язык и информация

 

§2. Типы информационно-поисковых  языков

Булевый поиск

 

Наиболее распространенным ИПЯ является язык, позволяющий составить  логические выражения из набора терминов. При этом используются булевые операторы AND, OR, NOT. Запрос при этом может выглядеть  следующим образом: ((информационная and система ) or ИПС) not СУБД

 

В данном случае эта фраза  означает: "Найди все документы, которые содержат одновременно слова "информационная" и "система", либо слово "ИПС", но не содержат слова "СУБД"".

 

Запрос можно рассматривать  как и реальный документ из базы данных. В нашем случае, фактически, мы имеем дело с двумя запросами: информационная and система not СУБД и  ИПС not СУБД каждый из которых подразумевает  как бы два действия: сначала найти  все документы, содержащие необходимые пользователю термины, а потом отсеять те, которые содержат термин "СУБД".

 

Такая схема достаточно проста, и поэтому наиболее широко применяется  в современных информационно-поисковых  системах. Но еще 20 лет тому назад  были хорошо известны и ее недостатки.

 

Булевый поиск плохо масштабирует выдачу. Оператор AND может очень сильно сократить число документов, которые  выдаются на запрос. При этом все  будет очень сильно зависеть от того, насколько типичными для базы данных являются поисковые термины. Оператор OR напротив может привести к неоправданно широкому запросу, в  котором полезная информация затеряется за информационным шумом. Для успешного  применения этого ИПЯ следует  хорошо знать лексику системы  и ее тематическую направленность. Как правило, для системы с  таким ИПЯ создаются специальные  документально лексические базы данных со сложными словарями, которые  называются тезаурусами и содержат информацию о связи терминов словаря  друг с другом.

 

Модификацией булевого поиска является взвешенный булевый поиск. Идея такого поиска достаточно проста. Считается, что термин описывает  содержание документа с какой-то точностью, и эту точность выражают в виде веса термина. При этом взвешивать можно как термины документа, так и термины запроса. Запрос может формулироваться на ИПЯ, описанном  выше, но выдача документов при этом будет ранжироваться в зависимости  от степени близости запроса и  документа. При этом измерение близости строится таким образом, чтобы обычный  булевый поиск был бы частным  случаем взвешенного булевого поиска.

 

Языки типа "Like this"

 

При внимательном рассмотрении взвешенного поиска закрадывается  естественное желание вообще обойтись без логических коннекторов и  измерять близость документа и запроса  какими-либо другими критериями. Наиболее простой моделью этого типа является линейная модель индексирования и поиска, когда близость документа и запроса  рассматривается как угол между  ними. В этом случае высчитывается sin угла, который получают как скалярное  произведение двух векторов. В соответствии со значением меры близости происходит ранжирование документов при выдаче ссылок на них пользователю. Вообще говоря, скалярное произведение не очень хорошо подходит для информационно-поисковых  систем Интернет, так как длина  запроса обычно невелика. Это в  традиционных системах существовали специальные  службы, которые отлаживали длинные  запросы, а в Интернет такие службы только нарождаются. Поэтому реально  применяются другие меры близости, но принцип остается тот же: сначала  вычисляется мера, а потом происходит ранжирование.

 

Рассмотренный подход дает возможность  более мягкого расширения и уточнения  запросов, но он также не гарантирует  высоких показателей релевантности, в случае выбора неудачной лексики.

 

Поиск в нечетких множествах

 

При этом типе поиска весь массив документов описывается как набор  нечетких множеств терминов. Каждый термин определяет некую монотонную функцию  принадлежности документам документального  массива. Когда запрашивается AND, то это интерпретируется как минимум  из двух функций, соответствующих терминам запросов, OR - как максимум, NOT - как 1-<значение функции>. В соответствии с полученными  значениями результат поиска также  ранжируется, как и в случае с  поиском по мерам близости.

 

Следует сразу сказать, что  этот метод поиска используется только в исследовательских системах и  распространен крайне ограничено.

 

Пороговые модели

 

Как было видно из предыдущего  изложения, на конечном этапе поиска выборка найденных документов ранжируется. Но, совершенно очевидно, что меры близости или поиск в нечетких множествах приводит к ранжированию всего массива  документов в базе данных. Современные  информационно-поисковые системы  Интернет имеют базы данных только индексов, занимающие терабайты. Ранжировать  целиком такие массивы - это просто безумная затея. Поэтому применяются  пороговые модели, которые задают пороговые значения для документов, выдаваемых пользователю.

 

Кластерная модель и вероятностная  модель информационного поиска

 

В кластерной модели может  использоваться два подхода. Первый заключается в том, что массив заранее разбивается на подмножества документов и при поиске высчитывается  близость запроса некоторому подмножеству. В другом подходе кластер "накручивается" вокруг запроса и ближайших к  нему терминов. Наиболее часто эта  модель применяется в системах, уточняющих запрос по релевантности найденных  документов.

 

При вероятностной модели вычисляется вероятность принадлежности документа классу релевантных запросу  документов. При этом используется вероятность принадлежности терминов запроса каждому из документов базы данных.

 

Коррекция запроса по релевантности 

 

Многие системы применяют  механизм коррекции запроса по релевантности. Это означает, что процедура поиска носит интерактивный и итеративный  характер. После проведения первичного поиска пользователь отмечает из всего  списка найденных документов релевантные. На следующие итерации система расширяет, уточняет запрос пользователя терминами  из этих документов и снова выполняет  поиск. Так продолжается до тех пор  пока пользователь не сочтет, что лучшего  результата, чем он уже имеет добиться не удастся. Коррекция запроса по релевантности - это достаточно широко внедренный способ уточнения запросов. В некоторых системах пользователь может и не знать, о том, что  эта процедура применяется.[8]

 

Глава

II

. Применение ИПЯ в различных  поисковых системах

 

§1. Анализ популярных поисковых  систем сети Интернет

 

При описании и классификации  информационно-поисковых систем ставилась  задача проанализировать наиболее популярные и наиболее типичные системы, которыми пользуются в Сети.

 

Lycos

 

Как и большинство систем, Lycos дает возможность использовать простой запрос и более изощренный метод поиска. В простом запросе  в качестве поискового критерия вводится предложение на естественном языке. Lycos производит нормализацию запроса, удаляя из него так называемые stop-слова, и только после этого приступает к его выполнению. Почти сразу  выдается информация о числе документов на каждое слово, а уже позже и  список ссылок на формально релевантные  документы. В списке напротив каждого  документа указывается его мера близости запросу, число слов из запроса, которые попали в документ и оценочная  мера близости, которая может быть больше или меньше формально вычисленной. На апрель 1996 года в Lycos не был реализован булевый поиск, такие планы были анонсированы. Последнее предложение  подразумевает только то, что нельзя вводить эти операторы в строке вместе с терминами, но использовать логику через систему меню Lycos позволяет. Последнее относится к расширенной  форме запроса, который предназначен для использования искушенными  пользователями системы, которые уже  научились пользоваться этим механизмом.

 

Таким образом мы видим, что Lycos относится к системе с языком запросов типа "Like this", но предполагается его расширения и на другие способы  организации поисковых предписаний.

 

AltaVista

 

Наиболее интересным с  точки зрения информационно-поискового языка в AltaVista является возможность  расширенного поиска. Здесь стоит  сразу выделить, что в отличии  от многих систем AltaVista поддерживает одноместный  оператор NOT. Кроме этого есть еще  и оператор NEAR, который реализует  возможность контекстного поиска, когда  термины должны располагаться рядом  в тексте документа. AltaVista разрешает  поиск по ключевым фразам, при этом она имеет довольно большой словарь  этих фраз. Кроме всего прочего, при  поиске в АltaVista можно задать имя  поля где должно встретиться слово. Это может быть гипертекстовая ссылка, applet, название образа, заголовок и  ряд других полей. К сожалению, подробно процедура ранжирования в документации по системе не описана, но сказано, что  ранжирование применяется как при  простом поиске, так и при расширенном  запросе. Реально эту систему  можно отнести к системе с  расширенным булевым поиском.

 

Yahoo

 

Данная система появилась  в сети одной из первых, и поэтому  говорить будем о сегодняшнем  состоянии Yahoo, а не о состоянии  годовой давности. В настоящее  время Yahoo сотрудничает со многими производителями  средств информационного поиска и на различных ее серверах используется различное программное обеспечение. На наш взгляд, это самая незатейливая информационная служба, которая сосредоточилась  на информации о Web как таковой. ИПЯ Yahoo достаточно прост: все слова следует  вводить через пробел и они  соединяются либо AND, либо OR. При выдаче не выдается степени соответствия документа  запросу, а только подчеркиваются слова  из запроса, которые встретились  в документе. При этом не производится нормализация лексики и не проводится анализ на "общие" слова. Хорошие  результаты поиска получаются только тогда, когда пользователь знает, что  информация в базе данных Yahoo точно  есть. Ранжирование производится по числу  терминов запроса в документе. Yahoo относится к классу простых традиционных систем с ограниченными возможностями  поиска.

 

OpenText

 

Информационная система OpenText представляет из себя самый коммерциализированный  информационный продукт в сети. Все  описания больше напоминают рекламу, чем  реальное руководство по работе. Система  позволяет провести поиск с использованием логических коннекторов, размер запроса ограничен тремя терминами или фразами. В данном случае речь идет о расширенном поиске. При выдаче результатов поиска сообщается степень соответствия документа запросу и размер документа. Система позволяет также улучшить результаты поиска в стиле традиционного булевого поиска. OpenText можно было бы отнести без сомнения к разряду традиционных информационно-поисковых систем, если бы не механизм ранжирования.

 

InfoSeek

 

Система InfoSeek обладает довольно развитым информационно-поисковым  языком, который позволяет не просто указывать какие термины должны встречаться в документах, но и  своеобразно взвешивать их. Достигается  это при помощи специальных знаков "+" - термин обязан быть в документе, "-" - термин обязан отсутствовать  в документе. Кроме этого InfoSeek позволяет  проводит то, что называется контекстным  поиском. Это значит, что используя  специальную форму запроса можно  потребовать последовательной совместной встречаемости слов. Кроме этого  можно указать, что некоторые  слова должны совместно встречаться  не только в одном документе, а  даже в отдельном параграфе или  заголовке. Есть возможность и указания ключевых фраз. Ключевая фраза от последовательной встречаемости отличается тем, что  фраза всегда ищется как единое целое, а при последовательной встречаемости  слова могут стоять рядом, но в  произвольном порядке. Ранжирование при  выдаче осуществляется по числу терминов запроса в документе, по числу  фраз запроса в документе, за вычетом  общих слов. Все эти факторы  используются как вложенные процедуры. Подводя краткое резюме можно  сказать, что InfoSeek относится к традиционным системам с элементом взвешивания  терминов при поиске.

 

WAIS

 

WAIS является одной из  наиболее изощренных поисковых  систем Интернет. В отличии от  многих поисковых машин, ИПЯ  системы позволяет строить не  только вложенные булевые запросы,  считать формальную релевантность  по различным мерам близости, взвешивать термины запроса и  документа, но и осуществлять  коррекцию запроса по релевантности.  Система также позволяет использовать  усечение терминов, разбиение документов  на поля и ведение распределенных  индексов. Не случайно именно  эта система была выбрана в  качестве основной поисковой  машины для реализации энциклопедии "Британика" на Интернет. [3]

 

Применение языков на практике

 

Рассмотрим теперь небольшой  сравнительный пример использования  описанных выше поисковых машин. В качестве запроса использовалась фраза:

 

"Best on the Web"

 

Подразумевалось, что следует  найти документ, связанный с конкурсами "Лучший на Сети". Эта фраза  задавалась в качестве набора слов и при этом получались следующие  результаты.

 

AltaVista - после нормализации  лексики от запроса осталось  только Best. Естественно, что при  этом качество поиска было  неудовлетворительным. Однако, использование  поиска по фразе как по единому  целому, поставило требуемый документ  на первое место в списке  найденных. 

 

Lycos - здесь отсеялись "on the" и документ был указан  только в конце списка. Поиск  по фразе улучшения результатов  не дал. 

 

InfoSeek - при расширенном  поиске нужный документ был  найден третьим в списке из  десяти документов. Уточнение поиска  привело только к миграции  документа вглубь списка.

 

OpenText - документ занимает  пятую строчку в списке из  десяти документов. Как и в  случае с InfoSeek уточнение запроса  результатов не дало.

 

Yahoo - документ попал в  список найденных и занял третье  место (ошибка в запросе: вместо "on the" следовало указывать "of the"). Но здесь следует заметить, что основное место хранения  этого документа база данных Yahoo, т.е. запрос точно совпадает  с тематикой базы данных. [2]

 

В завершении хотелось бы обратить внимание еще на один аспект выбора информационно-поисковой системы. Это  профиль ее баз данных. Можно возразить, что все системы индексируют  одно и тоже - массив документов Интернет. Однако делают они это по-разному. Очень важен профиль системы, который задается разбиением документов по темам и словарем индексирования, а также способом его поддержания. Определенным ориентиром здесь могут  служить виртуальные библиотеки.

 

Заключение

Итоги теоретического исследования позволили нам выявить достоинства  и недостатки различных ИПС, базирующихся на том или ином информационно-поисковым  языке.

 

Так как каждая поисковая  система предоставляет различные  возможности поиска, из различных  баз данных, поэтому информационный поиск на базе ИПС представляет собой  достаточно сложный процесс познавательно-практической деятельности, требующий от поисковых субъектов априорной подготовки.

 

Анализ ИПЯ сети интернет поможет провести свой собственный  выбор наиболее подходящего средства поиска, которое обеспечивало актуальность, быстроту и точность результатов.