Textdokument-Suche auf dem Rechner Implementierungsprojekt

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1 Textdokument-Suche auf dem Rechner Implementierungsprojekt Referent: Oliver Petra Seminar: Information Retrieval Institut für Computerlinguistik Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg

2 Überblick Projektziele Unterschiede gegenüber der Web-Suche Indexreduktion Funktionen der App Komponenten der App Demo Weitere Ideen

3 Projektziele Entwicklung einer App zum Finden von Textdokumenten auf dem Rechner Untersuchung verschiedener Varianten der Indexreduktion

4 Unterschied zur Web-Suche begrenzter Speicherplatz und Rechenleistung (keine Server-Farmen wie z.b. Google) keine speicher- und rechenintensive Algorithmen benutzen, da nur die heimische Hardware zur Verfügung steht kein großes Korpus (wie z.b. das Internet ) kein Feedback wie z.b. bei der Google-Suche: gute Seiten/Inhalte werden öfter verlinkt gute Suchergebnisse werden öfter angeklickt kein Wissen/Vergleich mit alten Anfragen liefert ein neuer Algorithmus bessere Ergebnisse als der Alte was wird z.b. zu Weihnachten besonders häufig gesucht

5 Indexreduktion Vorteile weniger Wörter im Index größere Freiheit bei der Sucheingabe Suchwort play findet auch Played oder plays Nachteile zusätzliche Vorverarbeitungsschritt nötig exakte Wortsuche wird erschwert

6 Indexreduktion Varianten der Indexreduktion: Stoppwörter löschen der, einer, und, an, usw. alles klein scheiben Wortstamm bilden playing, plays, played wird zu play

7 Funktionen der App Indexierung des Korpus Dateipfade aus dem Ordner werden in einer Liste gespeichert Korpus wird Zeile für Zeile verarbeitet (Zeile = vollständiger Satz) Named Entity Erkennung NE aus Zeile löschen NE in Dict als solches speichern Satz ( = ein ganzer String) wird in eine Wortliste aufgesplittet, dabei werden Satzzeichen wie z.b. [,.!?:;] entfernt Wortliste wird Element für Element abgearbeitet Wort wird klein geschrieben falls Stoppwort, dann wird es ignoriert und mit der Verarbeitung des nächsten Wortes begonnen Wortstamm wird gebildet das Wort wird in MyDict gespeichert (mit allen nötigen Informationen)

8 Funktionen der App Retrieval von Dokumenten gesamte Sucheingabe wird als ein String eingelesen Named Entity-Erkennung NE aus Sucheingabestring löschen NE wird in Suchwort-Liste gespeichert Sucheingabestring wird in einzelne Wörter aufgesplittet und diese in eine Liste gespeichert. Gleichzeitig werden Satzzeichen wie z.b. [,.!?:;] entfernt Liste wird Element für Element abgearbeitet Wort wird klein geschrieben falls Stoppwort, dann wird es ignoriert und mit der Verarbeitung des nächstes Wortes begonnen Wortstamm wird gebildet Wort wird in die Suchwort-Liste gespeichert Wörter werden im Index gesucht der Score für die jeweiligen Dateien wird gebildet

9 Komponenten der App Für die Named Entity Erkennung mit Stanford Named Entity Recognizer über das Python Interface: ner 0.1 https://pypi.python.org/pypi/ner/0.1

10 Komponenten der App Für die Wortstammbildung über das Python Interface: stemming https://pypi.python.org/pypi/stemming/1.0.1

11 GUI Realisierung der GUI mit Qt5 über das Python Interface PyQt5

12 GUI

13 Show Data GUI

14 Demo Gesucht wird nach Digital diva and influencer Justine Ezarik, welches sich in Datei 109.txt befindet. Nach der Vorverarbeitung der Sucheingabe bleiben noch folgende Wörter ['justine ezarik', 'digit', 'diva', 'influenc ] Als bestes Ergebnis wird die Datei 109.txt angegeben

15 Demo

16 Weitere Ideen Korpus vergrößern Funktionalität bessere Berechnung des Scores bessere Named Entity Erkennung Kann der Index weiter reduziert werden? Performanz steigern weiter Suchoptionen anbieten nur nach Titel suchen, Erstellungsdatum eingrenzen, usw. Kann ein Feedback-System implementiert werden?

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