信息检索系统课件第3讲-信息检索模型

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《信息检索原理》课程

信息检索模型

《信息检索原理》课程

Beihang

提纲

•模型定义与分类

•布尔模型

•向量空间模型

•概率模型

•统计语言模型

《信息检索原理》课程

Beihang

什么是模型？

•模型是采用数学工具，对现实世界某种事物或某

种运动的抽象描述

•针对相同的输入，模型的输出应能够无限地逼近

现实世界的输出

–举例：天气的预测模型

《信息检索原理》课程

Beihang

信息检索模型

•信息检索模型是一个四元组[D, Q, F, R(qi, dj)]

–D: 文档集

–Q: 用户的查询需求

–F: 文档表示、查询表示及其之间的关系的模型框架

–R(qi, dj): 排序函数，给query qi和document dj评分

•信息检索模型取决于：

–从什么样的视角去看待查询式和文档

–基于什么样的理论去看待查询式和文档的关系

–如何计算查询式和文档之间的相似度

《信息检索原理》课程

Beihang

模型分类

信息检索模型

布尔

向量空间

概率

知识

模糊集

扩展的布尔模型

集合论

代数

扩展的向量空间

隐性语义索引

神经网络

语言模型

推理网络

信念网络

概率

基于本体论的模型

人工智能

《信息检索原理》课程

Beihang

提纲

•模型定义与分类

•布尔模型

•向量空间模型

•概率模型

•统计语言模型

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Beihang

布尔模型(Boolean Model)

《信息检索原理》课程

Beihang

布尔模型描述

•文档D表示

–一个文档被表示为关键词的集合

•查询式Q表示

–查询式(Queries)被表示为关键词的布尔组合，用“与、

或、非”连接起来，并用括弧指示优先次序

•匹配F

–一个文档当且仅当它能够满足布尔查询式时，才将其

检索出来

–检索策略基于二值判定标准

•算法R

–根据匹配框架F判定相关

《信息检索原理》课程

Beihang

查询表示

•在布尔模型中，所有索引项的权值变量和

文档dj与查询q的相关度都是二值的

•查询q被表述成一个常规的布尔表达式，为

方便计算查询q和文档d的相关度，一般将

查询q的布尔表达式转换成析取范式qDNF

•析取范式由一系列 “或”（∨，OR）操作

连接的子表达式，而这些子表达式则是由

“与”（∧，AND）操作连接

《信息检索原理》课程

Beihang

示例

•文档集包含两个文档：

–文档1：a b c f g h

–文档2：a f b x y z

–用户查询：文档中出现a或者b，但一定要出现z。

•将查询表示为布尔表达式 ,并转换成析

取范式

–q=(a ^ b ^ z) v (┐a ^ b ^ z) v (a ^ ┐b ^ z)

•文档1和文档2的三元组对应值分别为(1,1,0)和(1,1,1)

•经过匹配 ,将文档2返回

()q a b z=  

(1,0,1) (0,1,1) (1,1,1)

DNF

q=  

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摘要：

《信息检索原理》课程信息检索模型2《信息检索原理》课程Beihang提纲•模型定义与分类•布尔模型•向量空间模型•概率模型•统计语言模型3《信息检索原理》课程Beihang什么是模型？•模型是采用数学工具，对现实世界某种事物或某种运动的抽象描述•针对相同的输入，模型的输出应能够无限地逼近现实世界的输出–举例：天气的预测模型4《信息检索原理》课程Beihang信息检索模型•信息检索模型是一个四元组[D,Q,F,R(qi,dj)]–D:文档集–Q:用户的查询需求–F:文档表示、查询表示及其之间的关系的模型框架–R(qi,dj):排序函数，给queryqi和documentdj评分•信息检索模型取决...

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