Materialsammlung zur Implementierung von Information Retrieval Systemen
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- Kathrin Heinrich
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1 Materialsammlung zur Implementierung von Information Retrieval Systemen Karin Haenelt / / /
2 Bücher und Artikel zum Thema Frakes/Baeza-Yates, 1992 Baeza-Yates/Ribeiro-Neto, 1999 Fuhr, Information Retrieval, Skriptum zur Vorlesung, 1998 Standish, Data Structures in Java, 1997 bzw. ähnliche Bücher für andere Programmiersprachen Klumpp, Effizientes Information Retrieval, Seminarreferat, München, 2001 (online) 2
3 Themen 1. Systemarchitektur 2. Retrieval-Funktionen 3. Algorithmen 4. Datenstrukturen 5. File-Strukturen 6. Implementierung großer Systeme 3
4 Spezifikationsebenen Systemarchitektur Algorithmus Funktion Abstrakte Datentypen (ADT) Implementierung 4
5 1. Systemarchitektur Dokumente Text Wörter Inhaltswörter Stämme in Wörter zerlegen Stoppwörter filtern Stemming Termgewichtung Dokumente DokumentId zuordnen gewichtetestämme Datenbasis Dokumentnummern Stämme AnfrageTerme Anfrage Stemming QueryParsing GUI Dokumente Ranking-Funktion geordnete Dokumente Relevanzbewertung Anfrage Dokumente Benutzende 5 nach Frakes/Baeza-Yates,1992,7
6 2. Retrieval-Funktionen Speichern Indizieren Analyse der Suchanfrage Suchen Ranking Relevance Feedback 6
7 2.1 Retrievalfunktionen: Speichern -> Filestrukturen und Zugriffspfade 7
8 2.2 Retrievalfunktionen: Indizieren Lexikalische Analyse (Zeichenketten) Stoppwörter Stemming Thesauri Computerlinguistische Analyse und Erzeugung einer Repräsentation 8
9 2.3 Retrievalfunktionen: Analyse der Suchanfrage Zerlegung in Termvektoren (ggf. mit Gewichtung) Darstellung von Booleschen Anfragen als Anfrage-Syntax-Baum durch Join-Operationen durch Bit-Operationen Umsetzung der Anfrage gemäß Retrieval- Modell ggf. Erweiterung mit Thesauri o.ä. Informationen 9
10 2.4 Retrievalfunktionen: Suchen -> Filestrukturen und Zugriffspfade 10
11 2.5 Retrievalfunktionen: Ranking und Relevance Feedback Modellspezifisch Boolesches Modell Vektormodell probabilistisches Modell 11
12 3. Algorithmen Indizieren: Lexikalische Analyse und ggf. Anreicherung mit Interpretationen (mit endlichen Automaten) Clustering Dokumente, Terme Ranking (Boolesches Modell, Vektormodell, probabilistisches Modell) Relevance Feedback (probabilistisches Modell) 12
13 4. Datenstrukturen Standish, 1997, 61 13
14 4.1.1 Datenstrukturen: Liste Standish, 1997,
15 4.1.n Datenstrukturen: Graphen Standish, 1997,
16 Trie Standish, 1997,
17 4. n Datenstrukturen: dünn besetzte Matrizen Originalmatrix SparseDataMatrix Anzahl der Werte in Originalmatrix Position der Werte in Originalmatrix Werte in Originalmatrix Beispiel aus: Dominik Henn, Torben Pastuch (2002) Cluster-X. Seminarreferat HS Information Retrieval. Universität Heidelberg. Folie 9 17
18 4.2 Basisoperationen auf den Datenstrukturen erzeugen traversieren einfügen löschen suchen sortieren 18
19 4.2.3 Basisoperationen: Einfügen Standish, 1997, 76 19
20 4.2.6 Basisoperationen: Sortieren Standish, 1997,
21 4.3 Operationen Hashing Standish, 1993, Kap. 9 Wartik, Fox, Heath, Chen in: Frakes/Baeza-Yates, 1992, Kap
22 5. File-Strukturen und Zugriffspfade Sequentielle Files Invertierte Files Signatur Files PAT trees und PAT arrays 22
23 5.1 Zugriffspfade: Sequentielle Files Scanning: Stringsuche Ineffizient für große Datenbestände Problematisch in Kombination mit Ranking-Algorithmen Algorithmen: Brute-force Knuth-Morris-Pratt Boyer-Moore Shift-Or 23
24 5.2 Zugriffspfade: invertierte Listen Aufbau s. Folien: Boolesches Modell Harman, Fox,,Baeza-Yates, Lee in: Frakes/Baeza-Yates, 1992, Kap 3 Ranking mit invertierten Listen Algorithmen s. Fuhr, Kap 8.4 Häufigste Methode in der Praxis 24
25 5.3 Zugriffspfade: Signaturen Aufbau Abbildung von Wörtern auf Bitmasken der Größe B durch Hashfunktion Faloutsos in: Frakes/Baeza-Yates, 1992, Kap. 4 Ranking mit Signaturen Algorithmen s. Fuhr, Kap
26 5.4 Zugriffspfade: PAT-Bäume (Suffix-Arrays) Aufbau Kodierung des Textes in Bits, Zerlegung der Bitstrings in Sistrings, Repräsentation der Sistrings als Trie Sistring: semi-infinite string (string ab einer Position bis zum Ende des Strings) Trie: Information Access Tree, organisiert nach Schlüsseln mit Discrimination Net Gonnet, Baeza-Yates, Snider in:frakes /Baeza-Yates, 1992, Kap. 5 Such-Algorithmen Frakes /Baeza-Yates, 1992, Kap. 5 Standish, 1997, Kap Vorteile: sehr effizient 26
27 6. Implementierung großer Systeme Hauptspeicher (begrenzt) Verteilte Datenhaltung (Hauptspeicher und Sekundärspeicher) Reduktion und Kompression der Daten erfordert zusätzliches Datenmanagement 27
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