Поиск с использованием поисковых машин
Чтобы результат поиска информации был качественным, необходимо уметь выбрать наиболее подходящие поисковые системы, правильно формулировать запросы к ним, учитывать их особенности и функциональные возможности.
Составление тезауруса
Для эффективного использования поисковых серверов, прежде всего необходим список ключевых слов, организованный с учетом семантических отношений между ними, то есть тезаурус.
Одним из подходов к составлению тезауруса может стать использование законов Ципфа. Рассмотрим их более подробно.
"Число, показывающее сколько раз встречается слово в тексте, называется частотой вхождения слова. Если расположить частоты по мере убывания и пронумеровать, то порядковый номер частоты называется рангом частоты. Вероятность обнаружения слова в тексте равно отношению частоты вхождения слова к числу слов в тексте. Ципф определил, что если умножить вероятность обнаружения слова в тексте на ранг частоты, то получившаяся величина приблизительно постоянна для всех текстов на одном языке:
Чтобы результат поиска информации был качественным, необходимо уметь выбрать наиболее подходящие поисковые системы, правильно формулировать запросы к ним, учитывать их особенности и функциональные возможности.
Составление тезауруса
Для эффективного использования поисковых серверов, прежде всего необходим список ключевых слов, организованный с учетом семантических отношений между ними, то есть тезаурус.
Одним из подходов к составлению тезауруса может стать использование законов Ципфа. Рассмотрим их более подробно.
"Число, показывающее сколько раз встречается слово в тексте, называется частотой вхождения слова. Если расположить частоты по мере убывания и пронумеровать, то порядковый номер частоты называется рангом частоты. Вероятность обнаружения слова в тексте равно отношению частоты вхождения слова к числу слов в тексте. Ципф определил, что если умножить вероятность обнаружения слова в тексте на ранг частоты, то получившаяся величина приблизительно постоянна для всех текстов на одном языке:
С= (f *r)/n
где f — частота вхождения слов, r — ранг частоты, n — число слов
Ципф также установил, что зависимость количества слов с данной частотой от частоты постоянна для всех текстов в пределах одного языка и является гиперболой.
Исследование вышеуказанных зависимостей для различных текстов показали, что наиболее значимые слова текста лежат в средней части диаграммы, так как слова с максимальной частотой, как правило, являются предлогами, частицами, местоимениями, в английском языке — артиклями (так называемые «стоп-слова»), а редко встречающиеся слова в большинстве случаев не имеют решающего значения. Таким образом, данная особенность может помочь правильно выбрать ключевые слова для проведения поиска информации.
Процедура оптимального выбора ключевых слов, основанная на применении законов Ципфа, заключается в следующем: берут любой текст-источник, близкий к искомой теме, то есть «образец», и анализируют его, выделяя значимые слова. В качестве текста-источника может служить книга, статья, web-страница, любой другой документ. Анализ текста производится в следующем порядке:
1. «стоп-слова» удаляются из текста;
2. вычисляется частота вхождения каждого слова и составляется список, в котором слова расположены в порядке убывания их частоты;
3. выбирается диапазон частот, лежащий в середине списка, и из него отбираются слова, наиболее полно соответствующие смыслу текста;
4. составляется запрос к поисковой машине в форме перечисления отобранных таким образом ключевых слов, связанных логическим оператором OR(ИЛИ) Запрос в таком виде позволяет обнаружить тексты, в которых встречается хотя бы одно из перечисленных слов.
Благодаря ранжированию документов, то есть расположению их в порядке убывания частоты вхождения в документ слов запроса, применяемому в большинстве поисковых машин, на первых страницах найденных ресурсов практически все документы должны оказаться релевантными.
Составление и выполнение запросов к поисковым машинам
На основе тезауруса формируются запросы к выбранным поисковым серверам. После получения первоначальных результатов возможно уточнение запросов с целью отсечения очевидно нерелевантной информации. Затем производится отбор ресурсов, начиная с наиболее интересных, с точки зрения целей поиска, и данные с ресурсов, признанных релевантными, собираются для последующего анализа.
Запросы должны составляться так, чтобы область поиска была максимально конкретизирована и сужена, то есть предпочтение следует отдавать использованию нескольких узких запросов по сравнению с одним расширенным. В общем случае для каждого основного понятия из тезауруса готовится отдельный пакет запросов. Так же производится их пробная реализация — как для уточнения и пополнения тезауруса, так и с целью отсечения шумовой информации.
Языки запроса различных машин поиска в основном являются сочетанием следующих функций:
1) осуществление поиска документов при помощи операторов булевой алгебры AND, OR, NOT.
AND (И) — содержащих все термины, соединенные им;
OR (ИЛИ) — искомый текст должен содержать хотя бы один из терминов, соединенных данным оператором;
NOT (НЕ) — поиск документов, в тексте которых отсутствуют термины, следующие за данным оператором;
2) осуществление поиска документов при помощи операторов расстояния, ограничения порядка следования и расстояния между словами.
2) осуществление поиска документов при помощи операторов расстояния, ограничения порядка следования и расстояния между словами.
NEAR — второй термин должен находиться на расстоянии от первого, не превышающем определенного числа слов;
FOLLOWED BY — термины следуют в заданном порядке;
ADJ — термины, соединенные оператором, являются смежными;
3) возможность усечения терминов — использование символа * вместо его окончания термина; позволяет включить в искомый список все слова, производные от его начальной части шаблона;
4) учет морфологии языка — машина автоматически учитывает все формы данного термина, возможные в языке, на котором ведется поиск;
5) возможность поиска по словосочетанию, фразе;
6) ограничение поиска элементом документа (слова запроса должны находиться именно в заголовке, первом абзаце, ссылках и т. д.);
7) ограничение по дате опубликования документа;
8) ограничение на количество совпадений терминов;
9) возможность поиска графических изображений;
10)чувствительность к строчным и прописным буквам.
Результат запроса, то есть выведенный системой список ссылок на найденные ресурсы, обрабатывается в два этапа. На первом этапе производится отсечение очевидно нерелевантных источников, попавших в выборку в силу несовершенства поисковой машины или недостаточной «интеллектуальности» запроса. Параллельно проводится семантический анализ, имеющий целью уточнение тезауруса для модификации последующих запросов. Дальнейшая обработка производится путем последовательного обращения на каждый из найденных ресурсов и анализа находящейся там информации.
Анализ ресурсов и сбор информации
Конечной стадией поиска является анализ ресурсов и сбор искомой информации. Первичный анализ ресурсов может основываться на аннотациях, если они есть, а при их отсутствии — на ознакомлении с информационным наполнением ресурса. Далее информация извлекается с отобранных источников и используется в соответствующих поиску целях.
Читать полный текст...
3) возможность усечения терминов — использование символа * вместо его окончания термина; позволяет включить в искомый список все слова, производные от его начальной части шаблона;
4) учет морфологии языка — машина автоматически учитывает все формы данного термина, возможные в языке, на котором ведется поиск;
5) возможность поиска по словосочетанию, фразе;
6) ограничение поиска элементом документа (слова запроса должны находиться именно в заголовке, первом абзаце, ссылках и т. д.);
7) ограничение по дате опубликования документа;
8) ограничение на количество совпадений терминов;
9) возможность поиска графических изображений;
10)чувствительность к строчным и прописным буквам.
Результат запроса, то есть выведенный системой список ссылок на найденные ресурсы, обрабатывается в два этапа. На первом этапе производится отсечение очевидно нерелевантных источников, попавших в выборку в силу несовершенства поисковой машины или недостаточной «интеллектуальности» запроса. Параллельно проводится семантический анализ, имеющий целью уточнение тезауруса для модификации последующих запросов. Дальнейшая обработка производится путем последовательного обращения на каждый из найденных ресурсов и анализа находящейся там информации.
Анализ ресурсов и сбор информации
Конечной стадией поиска является анализ ресурсов и сбор искомой информации. Первичный анализ ресурсов может основываться на аннотациях, если они есть, а при их отсутствии — на ознакомлении с информационным наполнением ресурса. Далее информация извлекается с отобранных источников и используется в соответствующих поиску целях.
Комментариев нет:
Отправить комментарий