信息检索导论第六章- 第六章 文档评分、词项权重计算及向量空间模型

第六章 文档评分、词项权重计算及向量空间模型

在文档集规模很大时，满足布尔查询结果的文档数量可能非常多，往往会大大超过用户能够浏览的文档的数目。对于给定的查询，搜索引擎会计算每个匹配文档的得分并排序。

6.1.参数化索引及域索引

之前，我们都是将文档看成一系列词项的序列。但实际上，文档除了文本外还有元数据，比如创建时间、文档标题，作者信息等，因此我们也可以对他进行限制；比如限制查询文档结果必须是2010年发表的；

参数化索引(parametric index)：某个字段取值存在一定限制，如取值范围的限制，日期，则为参数化索引；

域索引：某个字段取值没有任何限制，比如标题，可以是任意的自由文本；

1. 域加权评分

给定一系列文档，假定每篇文档有l个域，其对应的权重分别是
$g_1,...,g_l\in[0,1]$，且满足
$\sum_{i=1}^lg_i=1$。
令$s_i$为查询和文档的第i个域的匹配得分(1表示匹配上，0表示没匹配上)，则域加权评分方法定义为:$\sum_{i=1}^lg_is_i$，该方法有时也被称为排序式布尔检索(ranked Boolean retrieval)。

例如，一个文档集，每篇文档都有三个域–author,title,body，三个域的权重系数分别为$g_1=0.2,g_2=0.3,g_3=0.5$，查询shakespeare，出现shakespeare时得分为1，否则为0。如果shakespeare出现在某文档的title和body域，则该文档最后得分为0.8。

2.权重学习

对于不同域的权重，可以从训练数据学习得到。

6.2 词项频率及权重计算

自由文本查询(参见第一章，没有任何搜索连接符如布尔操作符)，在Web上很流行，它将查询看成多个词组成的集合。先对于每个词项计算它与文档的匹配得分，然后将所有查询词项的得分求和。

这样，我们对文档中每个词项都赋予了一个权重。最简单的，可以将权重设置为词项频率。

词项频率(term frequency)：词项t在文档d中的出现次数，记为$tf_{t,d}$。

词袋模型(bag of words model)：忽略文档在文档中的出现次序，只关心出现的次数。词袋模型下，文档Mary is quicker than John和John is quicker than Mary是等价的。

只考虑词项频率有一个严重