信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型培训资料

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第四章 信息检索模型

第四章 信息检索模型

简单实例二
有一个由4个文档(d1,d2,d3,d4)组成的文档集,其 中: d1=―computer inromation retrieval‖ d2=―computer retrieval‖ d3=―infomation‖ d4=―computer‖ 现在有两个查询分别为: q1=―information AND retreval‖ q2=―information AND computer‖ 如果采用布尔检索模型,则这两个查询q1和q2在该文档集中 可以检出哪些文档?
布尔检索模型
查询表示:文档与标引词建立一个布尔关系。用若干标引 词的布尔表达式来表达和解释查询Q。 – 对于一个表示为Q= ( K1 AND K2 ) OR ( K3 AND ( NOT K4 ))的提问式,系统的响应必须是这样一组文献集合: 这些文献中都含有标引词K1和K2,或者含有标引词K3 但不含有标引词K4。 常用的布尔逻辑组配运算符有:逻辑“与”(AND,常用 符号“∧”表示)、逻辑“或”(OR,常用符号“∨”表 示)、逻辑“非”(NOT,常用符号“—‖表示)。
局限性:描述所有关系都是布尔值,而现实中文档与标引 字或者标引字与查询语句之间的关系都不可能只是有关系 或者没关系,换句话说布尔模型中无法描述关系的密切程 度。

相关概念


合取范式:若干个互不相同的合取项的析 取称为一个合取范式 例:
析取范式:在布尔逻辑中,析取范式(DNF) 是逻辑公式的标准化(或规范化),它是 合取子句的析取。
解:该文档集的索引项为K={k1,k2,k3}={computer, information,retrieval}。 第一步:文档表示 d1={1,1,1};d2={1,0,1}; d3={0,1,0};d4={1,0,0} 第二步:查询表示 q1={0,1,1} ∨{1,1,1} q2={1,1,0} ∨{1,1,1} 第三步:计算查询相似度 sim(d1,q1)=1, sim(d2,q1)=0, sim(d3,q1) =0, sim(d4,q1)=0 sim(d1,q2)=0, sim(d2,q2)=0, sim(d3,q2) =1 , sim(d4,q2)=0 第四步:结果:对于查询q1,检索结果是d1,对于查询q2, 检索结果是d1。

《信息检索课程介绍》课件

《信息检索课程介绍》课件

第七章:课程总结与展望
• 课程回顾 • 学习体会 • 未来学习方向
《信息检索课程介绍》 PPT课件
欢迎大家来到《信息检索课程介绍》PPT课件。本课程将带领您深入了解信 息检索的基础知识和技术,并探讨其应用和未来发展。
第一章:课程简介ห้องสมุดไป่ตู้
• 课程概述 • 授课教师介绍 • 课程目标
第二章:基础知识篇
• 信息检索概述 • 相关技术介绍 • 信息需求分析
第三章:索引与检索篇
• 文本预处理技术 • 倒排索引原理及实现 • 布尔检索模型 • 向量空间模型
第四章:评价指标篇
• 检索结果评价 • 信息检索系统评价 • 检索结果可视化
第五章:应用案例分析篇
• 搜索引擎概述及分类 • 搜索引擎技术分析 • 搜索引擎应用案例分析
第六章:未来展望篇
• 科技发展及对信息检索的影响 • 信息检索未来发展方向

信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型

信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2014—2015学年第1学期)课程名称:信息检索与搜索引擎技术开课实验室:信自楼445 2014年12月23日一、上机目得及内容:给定文档语料:d1: 北京安立文高新技术公司d2: 新一代得网络访问技术d3: 北京卫星网络有限公司d4: 就是最先进得总线技术。

d5: 北京升平卫星技术有限公司得新技术有。

设计一个针对这些文档得信息检索系统。

具体要求就是:1)给出系统得有效词汇集合(说明取舍原因)。

2)写出d1与d2在VSM中得表示(使用tf*idf,写出各项得数字表达式,具体数值不必实际计算出来)、3)画出系统得倒排文件示意图。

4)按照向量夹角得余弦计算公式,给出针对查询“技术得公司”得前3个反馈结果、二、实验原理1)给出系统得有效词汇集合(说明取舍原因)、北京、安、立、文、高新、技术、公司、新、网络、访问、卫星、有限、先进、总线、升、平得、就是、最、有,这些词作为停用词不能加入系统得有效集合一、代,去除后并不影响原来句子语义得表达也不能算作系统得有效集合。

2)写出d1与d2在VSM中得表示(使用tf*idf,写出各项得数字表达式,具体数值不必实际计算出来)、得到得矩阵:说明: TF:表示词项在该文档或者查询词中出现得频度。

即该词项出现次数除以该文档得长度(所有词得个数):表示词项k 在D i 中得出现次数。

:表示该文档得长度(所有词得个数)IDF:表示词项在文档集合中得重要程度。

一个词项出现得文档数越多,说明该词项得区分度越差,其在文档集合中得重要性就越低。

N:表示集合中得文档数; :表示出现词项k 得文档数。

d1中各词项得数字表达式“北京"得“安”得“立”得“文”得北京 10 1 0 1 3 安 1 0 0 0 0 1 立 1 0 0 0 0 1 文 1 0 0 0 0 1 高新1 0 0 0 0 1 技术1 1 0 0 1 3 公司1 0 1 0 1 3 新0 1 0 0 1 2 网络 0 1 1 0 0 2 访问 0 1 0 0 0 1 卫星 0 0 1 0 1 2 有限 0 0 1 0 1 2 先进 0 0 0 1 0 1 总线 0 0 0 1 0 1 升0 0 0 0 1 1 平 00 0 0 1 1“高新”得“技术”得“公司”得d2中各词项得数字表达式:“新"得“网络”得“访问"得“技术"得3)画出系统得倒排文件示意图。

信息检索的基本技巧和方法专题培训课件

信息检索的基本技巧和方法专题培训课件
次文献进行深度加工、综合浓缩,提炼出来的 成果,如百科全书、词典、年鉴、手册等工具 书。
走近检索
收集、整理
二次文献 检索工具
零次文献 一次文献
最基本的信息源 高度浓缩
三次文献
综合分析
检索利用对象 检索工具
书目、题录 索引、文摘
综述性学科总结:综 述、评论、述评、进
展、动态、教材等
图2:文献结构示意图
信息检索的基本技巧和方法
走近检索
信息检索在科研中的作用
避免重复研究,促进科技创新(查全) 节省科研时间,提高工作效率(查准) 提高自身的信息素养
走近检索
信息检索在科研中的作用
据美国科学基金会统计,一个科研人员花费在查找和消化科 技资料上的时间需占全部科研时间的51%,计划思考占8% ,实验研究占32%,书面总结占9%。由上述统计数字可以 看出,科研人员花费在科技出版物上的时间为全部科研时间 的60%。 ——美国科学基金会NSF(National Science Foundation):
一次文献 (原始文献):
是科研人员根据科研成果撰写的文献,具有创造性,新颖性, 先进性,是文献检索的主要对象。
走近检索
二次文献: (参考性文献) 对一次文献进行加工,归纳,简化,将其组织成为 系统的、便于查找的资料,也就是目录,题录,文 摘,索引等检索工具,以提供一次文献的线索。
走近检索
三次文献(工具书): 是根据一定的需要与目的对一次文献、二
参考工具书:百 科全书、手册、
年鉴、指南等
走近检索
特种文献
• 科技报告 • 会议文献 • 专利文献 • 学位论文 • 标准文献 • 政府出版物 • 产品样本 • 技术档案等
特种文献 通常指那些出版 发行方式或获取 途径比较特殊的 文献。

信息检索基础教程教学设计 (2)

信息检索基础教程教学设计 (2)

信息检索基础教程教学设计教学目标本教程旨在帮助学习者掌握信息检索的基本概念、原理和常用技术,从而能够开展文本检索、网络检索和多媒体检索等相关工作。

具体而言,学生需要实现以下目标:1.理解信息检索的概念、历史和重要性;2.掌握词典、倒排索引和向量空间模型等检索技术;3.学会利用搜索引擎进行信息检索;4.掌握信息检索的评价指标和性能评估方法。

教学内容第一部分:导论1.1 信息检索的概念和历史 1.2 信息检索的应用领域 1.3 信息检索的基本流程和关键技术第二部分:检索技术2.1 词典和词项 2.2 倒排索引 2.3 向量空间模型 2.4 布尔模型 2.5 概率检索模型 2.6 2.7 检索技术的比较和融合第三部分:搜索引擎3.1 搜索引擎的组成和架构 3.2 搜索引擎的工作原理 3.3 搜索结果的排名和展示 3.4 搜索引擎的性能和评估第四部分:实践案例4.1 案例一:文本检索 4.2 案例二:网络检索 4.3 案例三:多媒体检索教学方法为了使学生更好地掌握信息检索技术,本教程将采取以下教学方法:讲授通过讲授理论和技术,使学生掌握信息检索的基础知识和方法。

练习安排一定量的练习,让学生在实践中掌握信息检索的技能。

讨论通过讨论研究热点问题和案例,启发学生思考和应用。

研究组织学生阅读和研究相关文献,扩展学生的知识和视野。

教学评价为了确保教学效果和教学质量,本教程将采取以下评价方法:课堂考试在教学结束后,进行一次综合性的课堂考试,检验学生对信息检索的掌握情况。

课程作业安排一定量的课程作业,让学生在实践中巩固和拓展所学知识。

课堂表现对学生在课堂上的发言和表现进行综合评价,鼓励学生积极参与课堂。

个人报告要求每位学生按照自己的研究方向,撰写一篇与信息检索相关的报告,并在课堂上进行展示和交流。

向量检索技术

向量检索技术

向量检索技术向量检索技术是一种基于向量空间模型的文本检索方法,它通过将文本表示为向量,利用向量之间的相似度计算来衡量文本之间的相关性,从而实现高效的信息检索。

本文将从向量空间模型的基本原理、向量表示方法、相似度计算及应用领域等方面进行详细介绍。

一、向量空间模型的基本原理向量空间模型是一种用于表示文本的数学模型,它将每篇文本表示为一个向量,其中每个维度对应一个特征或词项,向量的取值表示该特征在文本中的重要程度。

基于向量空间模型,可以通过计算向量之间的相似度来度量文本之间的相关性。

二、向量表示方法在向量空间模型中,有多种方式来表示文本向量,常见的有词频表示法和TF-IDF表示法。

1. 词频表示法:将每个文本表示为一个向量,向量的每个维度对应一个词项,取值为该词项在文本中的出现频率。

2. TF-IDF表示法:TF-IDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写,它综合考虑了词频和文档频率,能够更好地衡量词项的重要性。

TF-IDF表示法的向量取值为词项的TF-IDF值。

三、相似度计算相似度计算是向量检索技术的核心,常用的相似度计算方法有余弦相似度和欧氏距离。

1. 余弦相似度:余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来衡量它们的相似程度,取值范围为[-1, 1],值越接近1表示两个向量越相似。

2. 欧氏距离:欧氏距离是通过计算两个向量之间的欧氏距离来衡量它们的相似程度,值越小表示两个向量越相似。

四、应用领域向量检索技术在信息检索领域有广泛应用,可以用于文本分类、文本聚类、推荐系统等任务。

1. 文本分类:通过将文本表示为向量,可以利用向量检索技术实现文本的自动分类。

例如,在垃圾邮件过滤中,可以将每封邮件表示为向量,然后计算与已知垃圾邮件向量的相似度,从而判断邮件是否为垃圾邮件。

2. 文本聚类:通过将文本表示为向量,并利用向量之间的相似度计算,可以将相似的文本聚集在一起。

信息检索检索 向量空间模型

信息检索检索      向量空间模型

信息检索检索向量空间模型一:算法描述在文本挖掘、搜索引擎应用中,文本的特征表示是挖掘工作的基础,它对文本进行预处理,抽取代表其特征的元数据,这些特征可以用结构化的形式保存,作为文档的中间表示形式。

向量空间模型(VectorSpaceModel)是近年来应用较多的文本特征表示方法之一,它是由GerardSlaton等人在1958年提出并发展起来的,是一个关于文献表示的统计模型,具有较强的可计算性和可操作性,已经被广泛地应用于文本检索、自动文摘、关键词自动提取、文本分类和搜索引擎等信息检索领域的各项应用中,并且取得了较好的效果。

文献(document):泛指各种机器可读的记录,可指一篇文章或一个网页,也称为文档。

项(term):亦称索引项,是用来标引被检索内容的关键词等。

项的权重(termweight):对于有n个不同的项的系统,文献D=(t1,t2,,,tn),项tk(1[k[n)常常被赋予一个数值Wk,表示它在文献中的重要程度,称为项tk的权重。

相似度(Similarity):指两个文档内容相关程度的大小。

确定权重的方法是运用TF-IDF公式,即Wik=tfik/dfk=tfik*idfk,其中tf ik 为特征项Tk在文档Di中的出现频率,称为项频率; dfk则是文档集D中出现特征项Tk 的文档的数量,称为文档频率; idfk为dfk的倒数,称为反转文档频率。

相似度是一个函数,它给出两个向量之间的相似程度。

常用的方法有:内积(Inner Product)、余弦(Cosine)。

对于二值向量, 内积是查询式中的词项和文档中的词项相互匹配的数量;对于加权向量, 内积是查询式和文档中相互匹配的词项的权重乘积之和。

余弦相似度计算两个向量的夹角,余弦相似度是利用向量长度对内积进行归一化的结果。

二:数据描述建立10至15个文件,输入文档集,以供检索。

三:算法参数文件、项的权重、tf ik、dfk、idfk、相似度四:实验流程1.输入文档集;2.计算词项的特征权重;3.输入要查询的内容;4.计算余弦相似度;5.根据相似度排序,找出相似的文档。

信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型

信息检索与搜索引擎技术实验向量空间模型

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
(2014—2015学年第1学期)
课程名称:信息检索与搜索引擎技术开课实验室:信自楼445 2014 年12月 23日
一、上机目的及内容:
给定文档语料:
d1: 北京安立文高新技术公司
d2: 新一代的网络访问技术
d3: 北京卫星网络有限公司
d4: 是最先进的总线技术。

d5: 北京升平卫星技术有限公司的新技术有。

设计一个针对这些文档的信息检索系统。

具体要求是:
1)给出系统的有效词汇集合(说明取舍原因)。

2)写出d1和d2在VSM中的表示(使用tf*idf,写出各项的数字表达式,具体数值不必实
际计算出来)。

3)画出系统的倒排文件示意图。

4)按照向量夹角的余弦计算公式,给出针对查询“技术的公司”的前3个反馈结果。

二、实验原理
给定文档语料:
•d1: 北京安立文高新技术公司。

信息检索知识点范文

信息检索知识点范文

信息检索知识点范文信息检索是指从大量的信息中找到与用户需求相关的信息的过程。

以下是信息检索的一些重要知识点:一、信息需求分析:1.了解用户需求:包括明确用户的信息需求,了解用户的背景和需求的具体要求。

2.制定信息策略:确定的关键词、限定范围、排除冗余和无关信息的策略。

二、信息源:1.内部信息源:组织内部的数据库、档案等。

2.外部信息源:包括互联网上的网页、文档、图片等。

三、信息检索模型:1.自动索引:使用关键词或主题对文档进行描述和索引,并建立索引词表,方便用户检索。

2.布尔模型:将检索式表示为逻辑表达式,利用逻辑运算符对检索词进行组合,实现精确的文档检索。

3.向量空间模型:通过计算文档和查询的向量空间相似度,将文档按相关性排序。

4.概率检索模型:通过统计分析文档和查询的概率模型,计算文档的相关性概率。

5.链接分析模型:根据页面之间的链接关系和链接的权重等信息来评估页面的相关性。

四、检索评价:1.检索精度:通过计算检索结果的相关文档和非相关文档的比例,来评估信息检索系统的精确性。

2.检索效率:评估信息检索系统执行查询的速度和资源消耗程度。

3.检索一致性:评估系统在连续多次查询时的稳定性和一致性。

五、信息检索技术:1.关键词:通过输入关键词进行检索,系统会返回与关键词相关的文档。

2.高级:包括利用限定符进行、布尔逻辑、通配符等。

3.相关性反馈:根据用户的反馈信息,调整检索结果的排序,提高检索的准确性。

4.语义分析:通过对查询语句和文档的语义进行分析,找到语义上的相关性。

5.分布式检索:将索引和查询分发到多个节点上进行检索,提高速度和可靠性。

六、信息检索系统的应用:1. 网络引擎:例如Google、百度等,为用户提供互联网上的信息服务。

2. 文献检索系统:用于科研人员查找相关文献,例如PubMed、IEEE Xplore等。

3.图像检索系统:通过图像的内容特征进行检索,例如相似图片、人脸识别等。

4.音乐、视频检索系统:通过音乐或视频的特征进行检索,例如识别歌曲、相似视频等。

向量空间模型的信息检索技术

向量空间模型的信息检索技术
t o c a l c u l a t e t l l e s i mi l a i r t y o f t h e q u e y r S C( Q , D i ) a n d e a c h d o c u m e n t D( 1 ≤i ≤n ) . I n o r d e r t o r e li a z e t I l e t e x t c l a s s i i f c a t i o n i n i n f o r ma t i o n
c l a s s i f i c a t i o n i n he t i n f o ma r t i o n r e t i r e v a 1 .
关键词 :空间向量模型; 查询; 信息检索; 文档相 关性
Ke y wo r  ̄ :s p a c e v e c t o r mo d e l ; q u e r y ; i fo n r ma t i o n r e t r i e v a l ; d o c u me n t d e p e n d e n c e
( ① 石家庄 医学高等专科学校 , 石家庄 0 5 0 0 7 1 ; ②河北 医科大学西山校区 , 石家庄 0 5 0 0 2 0 ) ( (  ̄S h i j i a z h u a n g M e d i c a l C o l l e g e , S h i j i a z h u a n g 0 5 0 0 7 1 , C h i n a ;  ̄X i s h a n C a m p u s o f H e b e i M e  ̄ c M U n i v e r s i t y , S h i j i a z h u a n g 0 5 0 0 2 0 , C h i n a )

完整word版,信息检索检索 向量空间模型

完整word版,信息检索检索      向量空间模型

信息检索检索向量空间模型一:算法描述在文本挖掘、搜索引擎应用中,文本的特征表示是挖掘工作的基础,它对文本进行预处理,抽取代表其特征的元数据,这些特征可以用结构化的形式保存,作为文档的中间表示形式。

向量空间模型(VectorSpaceModel)是近年来应用较多的文本特征表示方法之一,它是由GerardSlaton等人在1958年提出并发展起来的,是一个关于文献表示的统计模型,具有较强的可计算性和可操作性,已经被广泛地应用于文本检索、自动文摘、关键词自动提取、文本分类和搜索引擎等信息检索领域的各项应用中,并且取得了较好的效果。

文献(document):泛指各种机器可读的记录,可指一篇文章或一个网页,也称为文档。

项(term):亦称索引项,是用来标引被检索内容的关键词等。

项的权重(termweight):对于有n个不同的项的系统,文献D=(t1,t2,,,tn),项tk(1[k[n)常常被赋予一个数值Wk,表示它在文献中的重要程度,称为项tk的权重。

相似度(Similarity):指两个文档内容相关程度的大小。

确定权重的方法是运用TF-IDF公式,即Wik=tfik/dfk=tfik*idfk,其中tf ik 为特征项Tk在文档Di中的出现频率,称为项频率; dfk则是文档集D中出现特征项Tk 的文档的数量,称为文档频率; idfk为dfk的倒数,称为反转文档频率。

相似度是一个函数,它给出两个向量之间的相似程度。

常用的方法有:内积(Inner Product)、余弦(Cosine)。

对于二值向量, 内积是查询式中的词项和文档中的词项相互匹配的数量;对于加权向量, 内积是查询式和文档中相互匹配的词项的权重乘积之和。

余弦相似度计算两个向量的夹角,余弦相似度是利用向量长度对内积进行归一化的结果。

二:数据描述建立10至15个文件,输入文档集,以供检索。

三:算法参数文件、项的权重、tf ik、dfk、idfk、相似度四:实验流程1.输入文档集;2.计算词项的特征权重;3.输入要查询的内容;4.计算余弦相似度;5.根据相似度排序,找出相似的文档。

信息检索课程设计(修订)

信息检索课程设计(修订)

音频特征
提取视频中的音频信息, 如声谱、MFCC等,用于 辅助视频内容的描述和 检索。
深度特征
利用深度学习技术提取 视频的高层语义特征, 如3D卷积神经网络(3D CNN)的特征图等。
图像与视频相似度计算与匹配
基于距离的相似度计算
计算图像或视频特征之间的欧 氏距离、余弦相似度等,用于 衡量特征之间的相似程度。
文本表示与建模方法
词袋模型
01
将文本表示为词频的向量形式,简单易实现但忽略词序信息。
N-gram模型
02
考虑相邻词之间的关联信息,捕捉局部上下文。
主题模型
03
如LDA等,挖掘文本中隐藏的主题信息,实现文本的降维表示。
文本相似度计算与匹配
基于词袋模型的相似度计算
如余弦相似度、Jaccard相似度等。
02
信息检索基础知识
信息检索的定义与原理
信息检索的定义
信息检索是指从大量的、无序的、不确定的信息集合中,根据用户的信息需求,按照一定的方法和策 略,找出满足用户需求的信息,并对这些信息进行加工、整理、组织,以便用户有效利用的过程。
信息检索的原理
信息检索的原理主要包括信息存储和信息检索两个过程。在信息存储过程中,系统对收集到的信息进 行标引、分类、组织等处理,形成可供检索的信息资源集合。在信息检索过程中,用户通过输入查询 请求,系统根据查询请求与信息资源集合的匹配程度,返回相关的信息资源。
06
信息检索应用与实践
搜索引擎技术与应用
01
搜索引擎架构
研究搜索引擎的基本架构,包括爬 虫、索引、排序等模块。
查询理解与优化
研究查询理解、查询扩展、查询缩 减等查询优化技术。
03

9.信息检索的模型

9.信息检索的模型
2.在信息检索实践中,提高学生运用检索工具解决实际问题的能力和信息筛选能力。
情感态度与价值观
1.激发学生对信息检索技术的兴趣,培养学生严谨、科学的信息检索态度。
2.引导学生认识到有效信息检索在学习、生活和未来工作中的重要性。
教学重点
1.常见信息检索模型(布尔模型、向量空间模型、概率模型)的原理。
2.根据不同检索模型特点优化信息检索策略。
(五)布置作业(5分钟)
1.教师活动设计
o布置课后作业:
o让学生选择一个自己感兴趣的话题(如“太空探索的最新成果”),分别使用布尔模型和向量空间模型进行信息检索,比较两种模型检索结果的差异,并分析原因。
o查阅资料了解一种除本节课介绍之外的信息检索模型,写一篇200 - 300字的短文介绍其原理和特点。
教学探讨
与反思
1.成功之处
通过实际场景导入,成功地激发了学生对信息检索模型的兴趣,使学生能够积极参与到课堂讨论中来。
在讲解三种检索模型时,采用实例、动画演示和简单图形示例等多种方式,有效地降低了学生理解抽象原理的难度,尤其是向量空间模型和概率模型中的数学原理部分。
小组活动和竞赛环节的设计,增强了学生的团队协作意识和竞争意识,促使学生积极运用所学知识进行信息检索实践,提高了学生的实际操作能力和对检索模型的应用能力。
o提醒学生在完成作业过程中要认真思考,准确运用检索模型知识进行信息检索。
2.学生活动设计
o学生记录作业内容和要求,明确作业的目标和任务。
课堂
小结
本节课我们学习了信息检索模型的相关知识。首先我们了解了信息检索模型的概念,它是信息检索过程的一种抽象和建模方法。然后重点学习了布尔模型、向量空间模型和概率模型(通过竞赛简单体验)的原理,并且通过小组活动和竞赛,同学们在实践中尝试运用这些模型进行信息检索,提高了检索能力。希望同学们在课后能够继续探索信息检索的奥秘,熟练掌握不同检索模型的应用,以便在获取信息时更加高效、准确。

实验倒排索引的构建及向量空间的模型检索

实验倒排索引的构建及向量空间的模型检索

实验倒排索引的构建及向量空间的模型检索下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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信息检索培训共45页文档

信息检索培训共45页文档

目录
指南针数据库的使用
维普
中文文献检索 万方
中国知网
英文文献检索
常用检索网站的介绍
理化性质
MSDS
市场
文献定义——记录有知识的一切载体 文献检索步骤
1、明确查找目的与要求
2、选择检索工具 3、确定检索途径和方法
4、根据文献线索,查阅原始文献
指南针数据库的使用——中文文献检索
维普
包含了1989年至今的8000余种期刊刊载的1000余万篇文献,并以每 年180万篇的速度增加,涵盖自然科学、工程技术、农业、医药卫生、 经济、教育和图书情报等学科的中文期刊数据资源。
指南针数据库的使用——中文文献检索
指南针数据库的使用——中文文献检索
多种检索方式
多个库中同时检索
指南针数据库的使用——中文文献检索
可查找一个专题目 录下的各种文献类 型资料
检索词在工具书中 的解释
指南针数据库的使用——中文文献检索
指南针数据库的使用——中文文献检索
共引文献:与本文有相同参考文献的文献,与本文有共同研究背景或依据。 二级参考文献:本文参考文献的参考文献。进一步反映本文研究工作的背景和依据。
万方
中国知网
指南针数据库的使用——中文文献检索
网址:wxfw/main.asp
指南针数据库的使用——中文文献检索
个性服务
习惯的专业检索
学科范围组 合检索
简单检索
多条件任意 组合检索
期刊分类导航
用户可根据自己的实 际需求选择检索入口、 输入检索式进行检索。
阿司匹林
五种检索方式
指南针数据库的使用——中文文献检索
指南针数据库的使用——中文文献检索
对得到的文献集合提供了9种分组筛选工具和4种评价 性排序手段,帮助我们从不同角度选择想要的内容。

《搜索引擎与信息检索教程》 ch03

《搜索引擎与信息检索教程》   ch03

概率模型
sim ( d j , q )
P( R | d j ) P( R | d j )
概率模型
根据贝叶斯定律:
sim(d j , q) P(d j | R) P( R) P(d j | R) P( R)
概率模型
sim ( d j , q ) ~ P(d j | R) P(d j | R)
集合相关联的两两正交向量mi的集合,并采用该 向量集合作为目标子空间的基。也可以说,当索 引词在文档集合内部同时出现时,就可以推导出 这些索引词之间的相互依赖关系。
ห้องสมุดไป่ตู้
代数模型
为了确定索引词ki的索引向量ki,我们对最小项
mr的向量相加求和,则:
ki

r , g i ( mr ) 1 i , r r , g i ( mr
概率模型
概率模型的基本思想是:给定一个用户的查询串
,相对于该串存在一个包含所有相关文档的集合 。我们把这样的集合看作是一个理想的结果文档 集,在给出理想结果集后,我们能很容易得到结 果文档。
具体处理过程:用户大致浏览一下结果文档,决
定哪些是相关的,哪些是不相关的;然后系统利 用该信息重新定义理想结果集的概率描述;重复 以上操作,就会越来越接近真正的结果文档集。
引擎根据事先建立的倒排列文件确定查询结果。
标准布尔逻辑模型为二元逻辑,并可用逻辑符
“and”、“or”、“not”来组织关键词表达式。
布尔模型
布尔模型假定索引词在文档中只有两种情况:出
现和不出现。因此,索引词的权值变量都是由二 值(0,1)数据组成,查询是由连接词not、and、 or连接起来的多个索引词所组成,所以查询的实 质是一个常规的布尔表达式。

使用向量空间模型进行信息检索_精通Python自然语言处理_[共7页]

使用向量空间模型进行信息检索_精通Python自然语言处理_[共7页]

8.1 信息检索简介 163print("most_common = %s") %(count.most_common(10))tagged1 = nltk.pos_tag(filtered1)print("tagged1[:20]=%s") %(tagged1[:20])8.1.2 使用向量空间模型进行信息检索在向量空间模型中,所有的文档都使用向量来表示。

将文档表示为向量的方法之一是使用TF-IDF(词频–反文档频率,Term Frequency-Inverse Document Frequency)。

词频可以被定义为一个给定的标识符在文档中出现的总数除以该文档中标识符的总数。

它也可以被定义为给定文档中某些特征项出现的频率。

词频(TF)的公式如下:TF(t,d) = 0.5 + (0.5 * f(t,d)) / max {f(w,d) : wϵd}IDF可以认为是反文档频率,也可以认为其是语料库中包含给定特征项的文档数目。

通过将给定的语料库中存在的文档总数除以包含某特定标识符的文档数,再取商的对数就可以计算IDF。

IDF(t,D)的公式可以表示如下:IDF(t,D)= log(N/{dϵD :tϵd})通过将以上两个评分相乘可以获取TF-IDF评分,表示如下:TF-IDF(t, d, D) = TF(t,d) * IDF(t,D)TF-IDF提供了一个特征项在给定的文档中出现频率的估计以及该特征项在语料库中出现的总次数。

为了计算一篇给定文档的TF-IDF,需要执行如下步骤:•文档切分。

•计算向量空间模型。

•计算每个文档的TF-IDF。

文档切分是一个首先将文本切分为句子,然后再将独立的句子切分为单词的过程。

之后我们可以删除在信息检索的过程中没有意义的单词(也叫停止词)。

让我们来看看下面的代码,其可用于对语料库中的每个文档执行切分:164第8章信息检索:访问信息authen = OAuthHandler(CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, CALLBACK)authen.set_access_token(ACCESS_TOKEN)ap = API(authen)venue = ap.venues(id='4bd47eeb5631c9b69672a230')stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')tokenizer = RegexpTokenizer("[\w']+", flags=re.UNICODE)def freq(word, tokens):return tokens.count(word)#Compute the frequency for each term.vocabulary = []docs = {}all_tips = []for tip in (venue.tips()):tokens = tokenizer.tokenize(tip.text)bitokens = bigrams(tokens)tritokens = trigrams(tokens)tokens = [token.lower() for token in tokens if len(token) > 2]tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords]bitokens = [' '.join(token).lower() for token in bitokens]bitokens = [token for token in bitokens if token not in stopwords] tritokens = [' '.join(token).lower() for token in tritokens]tritokens = [token for token in tritokens if token not in stopwords] ftokens = []ftokens.extend(tokens)ftokens.extend(bitokens)ftokens.extend(tritokens)docs[tip.text] = {'freq': {}}for token in ftokens:docs[tip.text]['freq'][token] = freq(token, ftokens)print docs。

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信息检索与搜索引擎 技术实验向量空间模

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
( 2014—2015 学年第 1 学期)
课程名称:信息检索与搜索引擎技术 开课实验室:信自楼 445 2014 年 12 月 23 日
年级、专业、 计科 学号 20111040513 姓名
成绩

111
8
实验项目名称
网络、访问、卫星、有限、先进、总线、升、平
的、是、最、有,这些词作为停用词不能加入系统的有效集合
一、代,去除后并不影响原来句子语义的表达也不能算作系统的有效集合。
2) 写出 d1 和 d2 在 VSM 中的表示(使用 tf*idf,写出各项的数字表达式,具体数值不必实际
计算出来)。
得到的矩阵:
北京
d1 中各词项的数字表达式 “北京”的 “安”的 “立”的 “文”的 “高新”的
“技术”的 “公司”的
d2 中各词项的数字表达式:
“新”的
“网络”的
“访问”的
“技术”的
3)
画出系统的倒排文件示意图。
4) 按照向量夹角的余弦计算公式,给出针对查询“技术的公司”的前 3 个反馈结 果。 该部分由代码实现。
0
1
1
的频度。即该词项出现次数除以该文档的长度(所有词的个数)
:表示词项 k 在 Di 中的出现次数。 :表示该文档的长度(所有词的个数)
IDF:表示词项在文档集合中的重要程度。一个词项出现的文档数越多,说明该词项的 区分度越差,其在文档集合中的重要性就越低。
N:表示集合中的文档数; :表示出现词项 k 的文档数。
三、 实验方法、步骤 1. 建立 Java 项目, 2. 建立 DocumentStruct.java 类文件并编辑 3. 建立 TextVector.java 类文件并编辑,如图 4-1,图 4-2 所示
图 4-1
图 4-2 4. 建立 TF.java 类文件并编辑,如图图 4-7 所示
图 4-4 5. 建立 IDF.java 类文件并编辑,如图图 4-5 所示
this.documentID = ID; this.documentSimValue = sim; this.documentName = name; this.documentContent = content; }
public String getDocumentContent() { returndocumentContent;
图 4-5 6. 建立 CaculateSim.java 类文件并编辑,如图 4-6 所示
图 4-6 7. 建立 MainApp.java 类文件并编辑,图 4-7 所示
图 4-7 8. 完成后的项目文件夹如图 4-8 所示
图 4-8
9. 运行结果如图 4-9 所示
1. DocumentStruct.java 代码: packageacm.model; public class DocumentStruct {
publicDocumentStruct(){ this.documentID = 0; this.documentSimValue = 0; this.documentContent = "None"; this.documentName = "None";
}
publicDocumentStruct(int ID, double sim, String name, String content){
B.一般 □ C.没有 □
教师签名:
年月日
一、 上机目的及内容:
给定文档语料:
d1: 北京安立文高新技术公司
d2: 新一代的网络访问技术
d3: 北京卫星网络有限公司
d4: 是最先进的总线技术。。。
d5: 北京升平卫星技术有限公司的新技术有。。。
设计一个针对这些文档的信息检索系统。具体要求是:
1) 给出系统的有效词汇集合(说明取舍原因)。
public void setDocumentName(String documentName) {
this.documentName = documentName;
}
public double getDocumentSimValue() { returndocumentSimValue;
}
public void setDocumentSimValue(double documentSimValue) {
• d3: 北京卫星网络有限公司
• d4: 是最先进的总线技术。。。
• d5: 北京升平卫星技术有限公司的新技术有。。。
设计一个针对这些文档的信息检索系统。具体要求是:
1) 给出系统
Term
d1
的有效词
d2
d3
d4
d5
Term 出 现次数
汇集合
(说明取
舍原
因)。

京、安、
立、文、
高新、技
术、公
司、新、
} public void setDocumentContent(String documentContent) {
this.documentContent = documentContent;
}
public String getDocumentName() {
returndocumentName; }
2) 写出 d1 和 d2 在 VSM 中的表示(使用 tf*idf,写出各项的数字表达式,具体数值不必实
际计算出来)。
3) 画出系统的倒排文件示意图。
4) 按照向量夹角的余弦计算公式,给出针对查询“技术的公司”的前 3 个反馈结果。
二、 实验原理
给定文档语料:
• d1: 北京安立文高新技术公司
• d2: 新一代的网络访问技术
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高新
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技术
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明:
公司
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TF: 网络
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访问
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表示词项 卫星
0
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1
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2
在该文档
有限 先进
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0 1
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2 1
或者查询 总线
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0
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1词中出现 平Fra bibliotek00
0
向量空间模型
指导教师 李卫疆

师 该同学是否了解实验原理:
A.了解□
B.基本了解□ C.不了解□
评 该同学的实验能力:
A.强 □
B.中等 □ C.差
语□
该同学的实验是否达到要求: A.达到□
B.基本达到□ C.未达到□
实验报告是否规范:
A.规范□
B.基本规范□ C.不规
范□
实验过程是否详细记录:
A.详细□
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