4、文本信息检索中采样与段落检索方法研究

文本信息检索中采样与段落检索方法研究

在文本信息检索领域，逆文档频率（IDF）的计算和段落检索是两个重要的研究方向。前者涉及如何通过采样数据来准确近似全局 IDF，后者则关注如何选择合适的段落类型以提高检索性能。下面将详细介绍相关的研究内容。

1. 采样数据与全局 IDF 的关系研究

在研究采样数据与全局 IDF 的关系时，采用了特征导向采样和随机采样两种方法。特征导向采样得到了标题、摘要、标题说明和参考文献四个样本数据集；随机采样则以 10% 为间隔，从 10% 到 90% 生成了九个样本数据集。
- 相对熵计算 ：计算每个随机样本数据集分布相对于全局数据集分布的相对熵。结果显示，随着样本量的增加，相对熵值持续下降，从 10% 样本量时的 0.0883 降至 90% 样本量时的 0.0025，且这些相对熵值均远小于前一部分研究所得的值。这表明随机样本数据集的分布比特征导向样本数据集的分布更接近全局数据集的分布，基于这些随机样本计算的 IDF 应能更好地估计全局 IDF。
- 线性回归分析 ：为了利用样本数据预测全局 IDF，对全局 IDF 与 10% 到 90% 样本计算的 IDF 进行了简单线性回归，得到以下回归方程：
- (IDF_G = -2.4096 + 1.3661 \cdot IDF_{10})
- (IDF_G = -1.9296 + 1.2615 \cdot IDF_{20})
- (IDF_G = -1.5332 + 1.1957 \cdot IDF_{30})
- (IDF_G = -1.2108 + 1.1507 \cdot IDF_{40}