文本检索的方法有哪些?
文本检索是将非结构化文本转换为结构化格式以识别有意义的模式和新见解的过程。通过使用先进的分析技术,包括朴素贝叶斯、支持向量机 (SVM) 和其他深度学习算法,组织能够探索和发现其非结构化数据中的隐藏关系。文本检索主要有两种方法:
文档选择 − 在文档选择方法中,查询被视为选择相关文档的约束条件。此类别的常用方法是布尔检索模型,其中文档由一组关键词定义,用户提供关键词的布尔表达式,例如“汽车和修理店”、“茶或咖啡”或“数据库系统但不是 Oracle”。
检索系统可以接收此类布尔查询并返回满足布尔表达式的记录。由于使用布尔查询精确规定用户所需数据很复杂,因此布尔检索技术通常只有在用户非常了解文档集并能够以这种方式制定最佳查询时才能很好地工作。
文档排序 − 文档排序方法使用查询按适用性顺序对所有记录进行排序。对于普通用户和探索性查询,这些技术比文档选择方法更适用。大多数当前的数据检索系统都会响应用户的关键词查询,返回一个排序的文件列表。
有几种排序方法基于大量的数值基础,例如代数、逻辑、概率和统计。所有这些技术背后的共同直觉是,它可以将查询中的关键词与记录中的关键词连接起来,并根据记录与查询匹配的程度对每个记录进行评分。
目标是根据包括文档中词频和整个集合中的词频在内的一些信息计算出的分数来近似记录的相关程度。很难精确衡量关键词集之间的相关程度。例如,很难量化数据挖掘和数据分析之间的距离。
此方法最流行的方法是向量空间模型。向量空间模型的基本思想如下:它可以将文档和查询都表示为与所有关键词相对应的高维空间中的向量,并使用适当的相似性度量来评估查询向量和记录向量之间的相似性。然后,相似性值可用于对文档进行排序。
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