信息检索系统课件第3讲-信息检索模型
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2025-01-13
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《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
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《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
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《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
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《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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《信息检索原理》课程
Beihang
布尔模型(Boolean Model)
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《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
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《信息检索原理》课程
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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
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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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《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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分类：计算机
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