Probabilistisches Indexing und Retrieval:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Karlsruhe
Fachinformationszentrum Karlsruhe
1988
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| adam_text | Inhalt
1. Einleitung 1
2. Ein konzeptionelles Modell für Information-Retrieval-Systeme 3
2.1. Das Modell 3
2.2. Klassifikation von Information-Retrieval-Modellen 5
3. Allgemeine Betrachtungen über Ranking 8
3.1. Wozu Ranking? g
3.2. Die Beziehung zwischen Benutzerfrage und Antwortdokument 9
3.3. Optimales Ranking 10
3.4. Das probabilistische Ranking-Prinzip 11
3.5. Retrievalfunktionen 13
4. Probabilistische Information-Retrieval-Modelle 17
4.1. Indexierungsmodelle mit binärer Unabhängigkeit 17
4.1.1. Das Basismodell 17
4.1.2. Varianten des Basismodells 18
4.1.3. Schätzung der probabilistischen Parameter 20
4.2. Retrievalmodelle mit binärer Unabhängigkeit 21
4.2.1. Das Basismodell 21
4.2.2. Varianten des Basismodells 23
4.2.3. Schätzung der probabilistischen Parameter 25
4.3. Das Unified Model 26
4.3.1. Einführung 26
4.3.2. Grundlegende Annahmen 27
4.3.3. Herleitung des Unified Model 29
4.3.4. Diskussion des konzeptionellen Modells 31
4.3.5. Eine Anwendung des Unified Model 33
4.4. Indexierungsmodelle auf der Basis von Dokumentrepräsentationen 34
4.4.1. Konzeption des Darmstädter Indexierungsansatzes 34
4.4.2. Ein probabilistisches Modell für den DIA 36
4.4.3. Schätzung der probabilistischen Parameter für den DIA 39
4.4.4. Ein probabilistisches Indexierungsmodell für beliebige Retrievalfragen 40
4.4.5. Vergleich mit anderen probabilistischen Indexierungsmodellen 41
4.5. Retrievalmodelle für probabilistische Indexierung 43
4.5.1. Ein Retrievalmodell für das Zwei-Poisson-Modell 43
4.5.2. Ein allgemeines Retrievalmodell für probabilistische Indexierungen 46
4.5.3. Varianten und Anwendung des Modells 49
4.5.4. Korrektheit und Relevanz 50
4.5.5. Vergleich mit anderen probabilistischen IR-Modellen 52
4.6. Grundsätzliche Probleme bei probabilistischen Information-Retrieval-Modellen 55
4.6.1. Schätzung von Wahrscheinlichkeiten 55
4.6.2. Unabhängigkeitsannahmen 58
4.6.3. Das Prinzip der maximalen Entropie 60
4.7. Der Quadratmittel-Polynomansatz 61
4.7.1. Beschreibung des Polynomansatzes 61
4.7.2. Kombination mit probabilistischen Ansätzen 64
4.7.3. Belegung des Merkmalsvektors 66
4.7.4. Mehrstufige Relevanzskalen 67
5. Andere IR-Modelle 70
5.1. Vektorraummodelle 70
5.1.1. Vektorraum und Ähnlichkeitmaße 70
5.1.2. Binäre Vektorelemente 75
5.1.3. Gewichtete Fragevektoren 77
5.1.4. Gewichtete Dokumentvektoren 80
5.2. Boolesche und Fuzzy-Modelle 83
5.2.1. Boolesches und Fuzzy Retrieval 83
5.2.2. Ansätze für zweistufiges Retrieval 85
5.2.3. Zweistufiges Retrieval mit vollständig-disjunktiver Normalform 88
5.2.4. Zweistufiges Retrieval mit partiell-disjunktiver Normalform 89
5.2.5. Zweistufiges Retrieval mit partiell-kojunktiver Norroalform 90
5.2.6. Das „Extended Boolean Model von Salton 91
6. Bewertung von Retrievalverfahren 94
6.1. Das Bewertungsproblem 94
6.2. Distributionen 94
6.3. Definition der verwendeten Retrievalmaße 96
6.4. Methoden der Mittelwertbildung 99
6.5. Signifikanztests zum Vergleich von Retrievalergebnissen 102
6.6. Bewertung von Indexierungsverfahren 103
7. Vorbereitung der Experimente 105
7.1. Die Darmstädter Projekte zur automatischen Indexierung 105
7.2. Das Testmaterial für die Retrievalexperimente 107
7.3. Das Testmaterial für die Indexierungsexperimente 112
7.4. Die Systeme UNIDARES und ALIBABA 113
8. Indexierungsexperimente 118
8.1. Berechnung Deskriptor-spezifischer Angaben 118
8.2. Verbesserte Schätzungen für z-Werte 119
8.3. Weiterentwicklung von Indexierungsfunktionen mit dem Polynomansatz 122
8.4. Untersuchung theoretisch begründeter Indexierungsfunktionen 129
8.5. Zusammenfassende Bewertung der Indexierungsergebnisse 138
8.6. Indexierung auf der Basis von Retrievalergebnissen 146
9. Experimente mit booleschen, Fuzzy- und Vektorraum-Modellen 151
9.1. Retrievalfunktionen ohne Berücksichtigung der booleschen Suchlogik 151
9.2. Retrievalfunktionen mit Berücksichtigung der booleschen Suchlogik 154
10. Rankingexperimente mit dem Polynomansatz 157
10.1. Vorgehensweise 157
10.2. Schätzung des frageunabhängigen Dokumentgewichtes 158
10.3. Optimierung heuristischer Ansätze 160
10.4. Untersuchung log-linearer Ansätze 167
10.4.1. Heuristisch motivierte log-lineare Ansätze 167
10.4.2. Theoretisch begründete log-lineare Ansätze 171
10.5. Bewertung der verschiedenen Ansätze 174
10.6. Untersuchung einzelner Parameter 179
10.7. Experimente mit Hinweisen 188
11. Rankingexperimente mit probabilistischen Formeln 192
11.1. Zur Anwendung und Bewertung 192
11.2. Experimente mit dem Unified Model 193
11.3. Experimente mit dem RPI-Modell 197
11.4. Experimente mit Fragetermgewichtung 200
11.4.1. Kollektionsbezogene Gewichte 200
11.4.2. Fragetermgewichtung durch Relevance Feedback 203
12. Zusammenfassende Bewertung der untersuchten Retrievalfunktionen 208
12.1. Zur Vorgehensweise 208
12.2. Vergleich der Retrievalfunktionen für die Indexierung AI 209
12.3. Vergleich der Retrievalfunktionen für die Indexierung II 213
12.4. Zusammenfassung der Ergebnisse 218
12.5. Wege zu besserem Retrieval 225
Literatur 230
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