自然语言处理总复习（十一）—— 信息检索-优快云博客

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自然语言处理总复习（十一）—— 信息检索

一、概述
二、评价
三、模型
四、Web-Spider
五、相关反馈和查询扩展
六、Web页面的评分机制（PageRank和HITS）
七、文本处理
八、文本索引
九、多媒体检索

一、概述

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1. 概念

信息检索： 从非结构化的文档集中找出与用户需求相关的信息。

和其它相关技术的区别：

和数据库的区别：数据库是结构化数据
和情报检索的区别：情报检索介绍如何利用信息检索工具

处理的对象：

非结构化数据
文本数据：新闻、科技论文等
网页：HTML、XML
多媒体数据：图像、图形、视频、音频
目前最主要的处理对象是互联网

典型的IR任务

给定
- 自然语言的文档集合
- 用户的提问（Query）-- 由用户需求而来
查找
- 和Query相关的经过排序（Rank）的文档子集

IR系统

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基于内容的图像查询：

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2. IR系统的体系结构

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（1）系统要素

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（2）Web搜索

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3. IR的历史

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4. IR的困难

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5. IR相关领域

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6. 主要的搜索引擎

2003年底以前，中国搜索引擎市场的格局是：雅虎和Google都提供中文搜索服务，但没有正式进入中国。中国本土的搜索引擎服务商主要是百度、3721、中国搜索(慧聪搜索)。然而，这一切在2004年发生了彻底的变化。
2003年11月21日，雅虎中国收购3721公司。3721的搜索服务成为了YHAOO中国的重要组成，YHAOO正式进军中国搜索引擎服务市场。
2004年6月15日，Google进入中国市场
2004年6月21日，雅虎中国除了坚固其门户搜索、3721之外，推出了专门的中文搜索门户网站“一搜(www.yisou.com)”。
2004年7月1日，微软公司董事长比尔·盖茨在北京含蓄地表示，要加强MSN搜索开拓中国市场的力度。
2010，google撤退至香港

7. 信息检索的应用

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8. 国际国内会议

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9. 重要工具

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二、评价

基本指标：precision、recall、F-measure
TREC评测
TREC的查询形式
Pooling技术
MAP（算术平均精度）
11-point AP（11点平均精度）

（一）评价的概述

1. 评价IR的原因

通过评估可以评价不同技术的优劣，不同因素对系统的影响，从而促进本领域研究水平的不断提高。
信息检索的目标： 在较少消耗情况下尽快、全面返回准确的结果。

2. 评价IR系统的困难

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3. 评价的对象

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4. 如何评价效果？

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（二）基本指标 `precision, recall, F-measure`

1. 精准率（precision），召回率（recall）

precision = 检出的相关文档数/检出文档数，也称查准率
recall = 检出的相关文档数/相关文档总数，也称查全率

两个极端情况：
返回1篇，P=100%，但R极低；全部返回，R＝1，但P极低。

一个例子：
查询Q，本应该有100篇相关文档，某个系统返回200篇文档，其中80篇是真正相关的文档
recall = 80/100 = 0.8
precision = 80/200 = 0.4
结论：召回率较高但是精准率较低

召回率和精准率的关系：

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一个Query的P-R曲线：

2. F-measure（precision + recall）

$F_{measure} = \begin{cases} 0, &P =R=0 \\ \dfrac{2PR}{P+R}, &P和R不同时为0 \end{cases}$

（三）TREC评测

1. TREC的查询方式

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2. Pooling技术

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3. 性能评价指标 —— MAP（算数平均精度）

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4. 性能评价指标 —— 11-point AP（11点平均精度）

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- 计算实例

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5. 其他评价指标

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三、模型

（一）模型概述

1. 模型的概念

模型是采用数学工具，对现实世界某种事物运动、或问题的抽象描述
面对相同的输入，模型的输出应能够无限地逼近现实世界的输出

信息检索的模型，就是运用数学的语言和工具，对信息检索系统中的信息及其处理过程加以描述和抽象，表述为某种数学公式，再经过演绎、推断、解释和实际检验，反过来指导信息检索实践。

信息检索模型的形式化表示
[D, Q, F, R(qi, dj)]

D: 是一个文档集合，通常由文档逻辑视图来表示。可以是一组索引词或关键词。既可以自动提取，也可以是由人主观指定。

Q：是一个查询集合，用户任务的表达
目前主要是关键词
也可能是自然语言句子、文档的样本、图像、草图

F：是一个框架，用以构建文档、查询表示以及它们之间关系的模型检索系统的理论框架，包括预处理、中间处理（分类、聚类、索引）
文档和查询的表示方法

R(qi, dj)：是一个排序函数，它给查询qi和文档 dj 之间的相似度赋予一个排序值
如目前往往按与关键词匹配的数量和Google的pageRank的值。

2. 检索模型的核心问题

用户的需求表示：包括用户查询信息的获取与表示。
文档的表示：文档内容的识别与表示。
相似匹配及排序：用户需求表示与文档表示之间的查询机制，以及它们之间相关性排序的准则和函数表示。
反馈修正：对检索结果进行优化。

3. 模型分类

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4. 信息检索的两种主要方式

（1）特别（ad hoc retrieval）检索

用户可以不断地提出新的检索需求或新组合，检索系统中的文献不变；
比如：Google, Baidu, bing

（2）过滤（filtering）

用户的检索需求描述是固定不变的，当得到新的文档后，把与用户需求相关的文档留下，并分类和排序后提交给用户。
比如：股票，新闻，天气，航班

（二）信息检索模型

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1. 布尔模型（Boolean Model）

一种简单的检索模型，它建立在经典的集合论和布尔代数的基础上。

遵循的基本规则：
每个索引词在文档或查询中只有两种状态：出现或不出现，对应权值为1或0。

查询： 由三种布尔逻辑运算符 and, or, not 连接索引词组成的布尔表达式。
匹配： 一个文档当且仅当它能够满足布尔查询式时，才将其检索出来。

布尔模型的定义和描述

（1）定义

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（2）举例

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（3）模型小结

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（4）问题

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2. 向量空间模型（Vector Space Model, VSM)

（1）索引项

若干独立的词项被选作索引项(index terms) or 词表vocabulary.
索引项代表了一个应用中的重要词项
计算机科学图书馆中的索引项应该是哪些呢?
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索引项的假设：
这些索引项是不相关的 (或者说是正交的) ，形成一个向量空间vector space.

实际上，这些词项是相互关联的
当你在一个文档中看到“计算机”, 非常有可能同时看到“科学”
当你在一个文档中看到“计算机”, 有中等的可能性同时看到“商务”
当你在一个文档中看到“商务”，只有很少的机会同时看到“科学”

索引项到向量：
n 个索引项构成 n 维空间
一个文档或查询式可以表示为 n 个元素的线性组合

2个索引项构成一个二维空间，一个文档可能包含0, 1 或2个索引项
di = (0, 0) (一个索引项也不包含)
dj = (0, 0.7) (包含其中一个索引项)
dk = (1, 2) (包含两个索引项)
类似的，3个索引项构成一个三维空间

（2）文档集的表示方法

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（3）相似度计算

相似度概念： 是一个函数，它给出两个向量之间的相似程度。

相似度存在的地方：

文档 – 文档
查询式 – 查询式
查询式 – 文档

可以根据预定的重要程度对检索出来的文档进行排序
通过强制设定某个阈值，控制被检索出来的文档的数量
检索结果可以被用于相关反馈中，以便对原始的查询式进行修正。(例如：将文档向量和查询式向量进行结合)

注：查询式和文档都是向量

（1）相似度函数 —— 内积

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内积的属性：

内积值没有界限
对长文档有利
- 内积用于衡量有多少词项匹配成功，而不计算有多少词项匹配失败。
- 长文档包含大量独立词项，每个词项均多次出现，因此一般而言，和查询式中的词项匹配成功的可能性就会比短文档大。

（2）相似度函数 —— 余弦

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（4）文档和词项的权重计算方法

a. 一些定义

文档： tf
文档集：idf

$tf_{ij} = 词项j在文档i中的频率 \\ df_{j} = 词项j的文档频率 = 包含词项j的文档数量 \\ idf_{j} = 词项j的反文档频率 = log_2(N/df_j) \\ （其中，N为文档集中文档总数，\\反文档频率用词项区别文档）$

b. 计算公式 —— 典型计算公式

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c. 计算公式 —— 归一化计算公式

$w_{ij} = (tf_{ij}/ \mathop{\max}_l\{tf_{lj}\}) \cdot idf_j$
其中 $\mathop{\max}_l\{tf_{lj}\}$ 表示文档 $j$ 中最高频率的词频的频率。

（5）向量空间模型小结

a. 模型优点

索引项权重的算法提高了检索的性能
部分匹配的策略使得检索的结果文档集更接近用户的检索需求
可以根据结果文档对于查询串的相关度通过Cosine Ranking等公式对结果文档进行排序

b. 思考

如何判断两程序之间是否存在抄袭？

思路：
比如对每段程序建立一个<函数个数，变量个数，常量个数，…>向量，然后进行向量相似度计算。如果相似度大于某个阈值，则认为可能抄袭

3. 概率检索模型

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（三）信息检索模型总结

信息检索模型是信息检索的核心。
主要问题：
- 文档的表示
- 查询的表示
- 匹配的数量
三种模型的优缺点比较

（四）其他检索模型

1. 问题提出

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我们希望找到一种方法，能反映术语之间内在的相关性

2. 潜在语义索引模型（LSI）

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四、Web-Spider

（一）概述

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（二）Spider基本工作原理

1. 基本工作流程

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2. 简单的Spider问题

规模问题: 必须要分布式处理
重复网页：必须要集成重复检测功能
作弊网页和采集器陷阱：必须要集成作弊网页检测功能
- 采集器陷阱：使得爬行器陷入无限循环出不来
礼貌性问题：对同一网站的访问按遵照协议规定，并且访问的间隔必须要足够
新鲜度(freshness)问题：必须要定期更新或者重采
- 由于Web的规模巨大，我们只能对一个小的网页子集频繁重采。
- 同样，这也存在一个选择或者优先级问题

（三）Spider的关键问题和技术

1. 抓取策略

目标： 查得全
理想情况：遍历互联网上所有的网页
遍历方式： 深度优先、广度优先
遍历的问题： 要抓取互联网上所有的网页几乎是不可能的

原因：

（1）技术瓶颈

无法遍历所有网页，许多网页无法从其他网页的链接中找

（2）存储技术和处理技术的问题

如果按照每个页面的平均大小为2M计算，xx亿网页的容量是多少？
即使能够存储，下载也存在问题（时间开销太大）。
同时，由于数据量太大，在提供搜索时也会有效率方面的影响。

解决方式：设置访问层数
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2. 分布式采集

如果要在一个月内采集20,000,000,000个页面. . .
. . . 那么必须要在一秒内大概采集 8000个网页!
由于我们采集的网页可能重复、不可下载或者是作弊网
页，实际上可能需要更快的采集速度才能达到上述指标
运行多个采集线程，这些线程可以分布在不同节点上
这些节点往往在地理上分散在不同位置
将采集的主机分配到不同节点上

3. 内容重复判别

对每个抓取的页面，判断它是否已在索引当中
可以采用文档指纹或者shingle的方法判别
忽略那些已经在索引中的重复页面

4. 作弊页面、采集器陷阱处理

一些恶意的服务器可以产生无穷的链接网页序列
一些复杂的采集器陷阱产生的页面不能简单地判断为动态页面

作弊方法：
背景文字、超小号文字
链接重定向
故意制作大量的链接指向一个网址
使用程序机在web2.0等网站大量的群发指向您某网站的链接
通过扫描网站漏洞在高质量站点中加入隐藏链接
不具推荐意义的交换链接等等

5. 礼貌性、新鲜度

礼貌性: 不要非常频繁第访问某个Web服务器（比如，可以在两次服务器访问之间设置一个时间间隔）
新鲜度: 对某些网站的采集频率(如新闻网站)要高于其他网站（实现上述功能并不容易，一个简单的优先级队列难以成功）

（1）爬行周期的确定

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（1）爬行器要遵守采集协议

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（四）网站运营者对Spider的态度

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（五）Web-Spider总结

任意一个Spider应该做到：

（1）能够进行分布式处理
（2）支持规模的扩展：能够通过增加机器支持更高的采集速度
（3）优先采集高质量网页
（4）能够持续运行：不断进行更新

五、相关反馈和查询扩展

（一）问题背景

用户有明确的查询目的，但是用户不知道如何构造好的查询，因此，初始查询往往不能很好地表达其查询需求

用户没有经验
查询的表达方式很多
对检索系统不熟悉
对目标文档分布不熟悉
用户不知道要具体查询什么，需要查看结果以后才逐渐细化

优化目标：提高召回率
提高召回率的方法：

局部方法：对用户查询进行局部的即时的分析 —— 相关反馈
全局方法：进行一次性的全局分析(比如分析整个文档集)来产生同/近义词词典 —— 利用该词典进行查询扩展

（二）局部方法 —— 相关反馈

1. 基本思想

用户提交一个(简短的)查询，搜索引擎返回一系列文档
用户将部分返回文档标记为相关的，将部分文档标记为不相关的
搜索引擎根据标记结果计算得到信息需求的一个新查询表示。
搜索引擎对新查询进行处理，返回新结果，新结果可望（理想上说）有更高的召回率

2. 相关反馈分类

（1）显式相关反馈

概念： 用户相关反馈或显式相关反馈(User Feedback or Explicit Feedback): 用户显式参加交互过程

（2）隐式相关反馈

概念： 系统跟踪用户的行为来推测返回文档的相关性，从而进行反馈。
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用户行为种类：

鼠标键盘操作
点击链接、加入收藏夹、拷贝粘贴、停留、翻页等等
用户眼球动作
Eye tracking可以跟踪用户的眼球动作
拉近、拉远、瞟、凝视、往某个方向转

隐式相关反馈的优缺点：
（1）优点

不需要用户显式参与，减轻用户负担
用户行为某种程度上反映用户的兴趣，具有可行性

（2）缺点

对行为分析有较高要求
准确度不一定能保证
某些情况下需要增加额外设备

（3）伪相关反馈或盲相关反馈

概念： 没有用户参与，系统直接假设返回文档的前k篇是相关的，然后进行反馈。

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伪相关反馈优缺点小结：

（1）优点

不用考虑用户的因素，处理简单
很多实验也取得了较好效果

（2）缺点

没有通过用户判断，所以准确率难以保证
不是所有的查询都会提高效果

3. 相关反馈的特点

相关反馈可以循环若干次
不仅仅局限于文档

4. 核心概念 —— 质心

文档质心的计算：
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5. 相关反馈的实现方式 —— Rocchio算法

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6. 反馈的处理方式

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7. 相关反馈能够提高召回率的条件 —— 基于假设

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8. 相关反馈的评价

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9. 相关反馈存在的问题

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10. 相关反馈 —— 新查询词的选择

根据相关反馈修改查询条件的方法，判断哪些词应该加入到查询条件中。

（1）基于局部聚类的方法

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基于簇的查询扩展 —— 簇的相关概念介绍：
簇中的不同term互称为邻居（neighborhood），或者搜索同义项（searchonym），有别于语法意义上的同义词。

—— 关联簇介绍

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局部聚类的缺点：
计算的是 q 中每个 term和所有 term 之间的相似度，而不是计算 q 和所有 term 的相似度。

（2）基于局部上下文分析的方法

核心思想：
在局部文档中计算出和查询 q 最相近的 term 进行扩展。

三个步骤：

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q和c的相似度计算：

LCA的使用：

（三）全局方法 —— 查询拓展

1. 概念介绍

我们使用 “全局查询扩展” 来指那些 “查询重构(query reformulation)的全局方法”。
主要使用的信息： 同义词或近义词
在全局扩展查询中，查询基于一些全局的资源进行修改，这些资源与查询无关。
同义词或近义词词典的构建方法： 【人工构建】和【自动构建】
基于基于同(近)义词词典的查询扩展：
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2. 查询扩展的类型

2-1. 人工构建的同（近）义词词典

人工编辑人员维护的词典

2-2. 自动导出的同（近）义词词典

比如，基于词语的共现统计信息

词典的自动构建方式：

通过分析文档集中的词项分布来自动生成同（近）义词词典
基本想法：计算词语之间的【相似度】

相似度的衡量：
相似度的定义

对于所有N篇文档，考虑其矩阵表示
文档的矩阵表示
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N：文档数目
t：整个文档集中的term数目
$t_j$ ：文档 d_j 中的不同 term 数目
$itf_j = log \dfrac{t}{t_j}$ ，为文档 $d_j$ 的逆term频率
每个 $w_{i,j}$ 表示的是 $k_i, d_j]$ 对应的权重（term $k_i$ 在文档 $d_j$ 中的权重）；
$f_{i,j}$ 为term $k_i$ 在文档 $d_j$ 中的频度

term之间的相似度计算
将上述矩阵的地 $i$ 行看成term $k_i$ 的一个向量表示 $\vec{k_i}$
计算 term $k_u$ 和 $k_v$ 之间的相似度，可以采用内积计算方法，至此，可以得到term相似度矩阵。
至此，可以得到term相似度矩阵。其中的u行v列为：
$c_{u,v} = \vec{k_u} \cdot \vec{k_v} = \sum_{\forall d_j}w_{u,j} \times w_{v,j}$

查询q和term之间的相似度计算
将q向量化，对于q总的每个term $k_i$ ，可以利用前面计算 $k_i, d_j]$ 权重的公式计算权重 $w_{i,q}$ ，从而得到q的向两边表示：
$\vec{q} = \sum_{\forall k_i \in q}w_{i,q}\vec{k_i}$

q和任意term $k_v$ 之间的相似度 sim ：
$sim(q,k_v) = \vec{q} \cdot \vec{k_v} \\ =\sum_{k_u \in q}w_{u,q} \times k_u \cdot k_v \\ =\sum_{k_u\in q} w_{u,q} \times c_{u,v}$

利用 sim 进行查询扩展

选择sim值最高的r个term
加入到原始查询中新查询q’
新加入的term $k_v$ 的权重设置为：
$w_{v,q'} = \frac{sim(q,k_v)}{\sum_{k_u\in q}w_{u,q}}$

3. 搜索引擎中的查询扩展

搜索引擎进行查询扩展主要依赖的资源： 查询日志（query log）
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（四）本讲小结

交互式相关反馈：

在初始检索结果的基础上，通过用户交互指定哪些文档相关或不相关，然后改进检索的结果

最著名的相关反馈算法：Rocchio算法
查询扩展：

通过在查询中加入同义词或者相关的词项来提高检索结果
- 相关词项的来源：人工编辑的同义词词典，自动构造的同义词词典，查询日志等

六、Web页面的评分机制（PageRank和HITS）

（一）Web页面中的链接

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（二）PageRank

1. 随机冲浪模型的简化模型

前提假设：不返回已经浏览过的页面
模型：给定一个随机页面，按照页面提供的链接向前浏览的概率为q，在浏览厌烦之后随机跳到其它页面的概率为1-q
PageRank值：浏览每个页面的概率分配

（1）PageRank公式1

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（2）PageRank公式2

$\vec{r} := (qA + \frac{1-q}{N}I)\vec{r}$

例子

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（1）定义链接矩阵 $A$

（2）定义迭代过程

（3）公式2和公式1的对比
公式1：将从某一个页面链接到的其他页面的页面PageRank都当成了1；
公式2：还原了被链接页面的PageRank值；

（4）求解
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2. 锚文本

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PageRank背后的假设：

Web上的链接是网页质量的标志 —— 链出网页的作者认为链向的网页具有很高的质量

故意制作大量的链接指向一个网址
链接重定向
使用程序机在web2.0等网站大量的群发指向您网站的链接
通过扫描网站漏洞在高质量站点中加入隐藏链接
不具推荐意义的交换链接等等

锚文本能够描述链向网页的内容

Google炸弹
指的是这样一种情况：
（1）数目众多的网页链接指向某一个URL
（2）这些链接都使用特定锚文本做链接文字
（3）被链接的URL中一般并不包含这个锚文本，内容与
其也基本无关
（4）达到效果就是这个被链接的URL在这个特定锚文本
下，搜索引擎排名急剧上升，很多时候都排到第一

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3. PageRank的一些数据结论

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（二）Hypertext Induced Topic Search (HITS)

目标： 找到有关某个特定主题的权威页面（authorities）
思想： 在Web上存在 hubs 和 authorities页面，它们彼此之间是互相增强的关系
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七、文本处理

文本的表示： 不论是文档还是查询，都要表示成索引词（index term）的某种形式（布尔表达式、向量、概率等）
问题：
抽取什么样的词语作为 index term ?
如何索引？

（一）词法分析

功能：将文档的字符串序列变成词序列

英文词法分析：通过空格分隔 —— 容易
中文词法分析：书写时通常没有空格，需要分词

1. 英文词法分析

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2. 中文词法分析

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（二）停用词消除

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（三）英文词干还原

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（四）Term选择

选择更有意义的词或者概念来表示文档
（1）选择名词
（2）选择短语
（3）选择一组组的名词
（每个组内的名词比较相似，一个组可以称为一个概念）

八、文本索引

检索效率问题：

检索面对的搜索基本问题：给定一个查询串，在文档集合里面搜索出现这些查询串的文档。
解决该问题的效率将影响检索的效率。

（一）字符串匹配

定义： 给定一个子串q,在字符串d中查找q所有出现的位置(有时只要判断是否出现即可)。q的长度假设为m，d的长度假设为n。

搜索问题转化为对每个查询q，在文档集合中搜索出现查询q的文档。
当文档集合规模不大时，通过字符串定位可以实现检索。如小型网站的全文检索。

优点：
方法简单易行
很方便地支持文档更新（增加和删除）
缺点：
效率不高

（二）向前索引

问题提出： 对文本进行预处理，防止对一篇文档直接进行费时费力的扫描。
核心思想： 将每篇文档表示成 DocID 及其文本内容组成的类向量模式。
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仍然是依次扫描每个文档，但是对于一个字符串的多次出现不需要一一扫描，而且对同一文档内的字符串查找可以采用二分查找的方式，加快匹配过程。也就是说通过预处理的方式加快对每篇文档的匹配速度。