О сервисе WebGround

Ваша тема


Новости сайта

Литература

обложка книгиИнтернетика. Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы
Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистикаАвтоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика (pdf)
Ягунова Е.В., Макарова О.Е., Антонова А.Ю., Соловьев А.Н. Разные методы компрессии в исследовании понимания новостного текстаРазные методы компрессии в исследовании понимания новостного текста (pdf)
Крылова И.В, Пивоварова Л.М., Савина А.В., Ягунова Е.В. Исследование новостных сегментов российской «снежной революции»: вычислительный эксперимент и интуиция лингвистовИсследование новостных сегментов российской «снежной революции»: вычислительный эксперимент и интуиция лингвистов (pdf)
Ягунова Е.В. Исследование перцептивной устойчивости фонем как элементов речевой цепиИсследование перцептивной устойчивости фонем как элементов речевой цепи (pdf)
Ягунова Е.В. Вариативность структуры нарратива и разнообразие стратегий пониманияВариативность структуры нарратива и разнообразие стратегий понимания (pdf)
Ягунова Е.В., Пивоварова Л.М. Экспериментально-вычислительные исследования художественной прозы Н.В. ГоголяЭкспериментально-вычислительные исследования художественной прозы Н.В. Гоголя (pdf)
Ягунова Е.В. Вариативность стратегий восприятия звучащего текстаВариативность стратегий восприятия звучащего текста (pdf)
Ягунова Е.В. Спонтанный нарратив у детей и у взрослыхСпонтанный нарратив у детей и у взрослых (pdf)
Ягунова Е.В. Исследование избыточности русского звучащего текстаИсследование избыточности русского звучащего текста (pdf)
Ягунова Е.В. Фонетические признаки опорных сегментов и восприятие русского текстаФонетические признаки опорных сегментов и восприятие русского текста (pdf)
Ягунова Е.В. Коммуникативная и смысловая структура текста и его восприятиеКоммуникативная и смысловая структура текста и его восприятие (pdf)
Ягунова Е.В. Где скрывается смысл бессмысленного текста?Где скрывается смысл бессмысленного текста? (pdf)
Ягунова Е.В. Эксперимент в психолингвистике: Конспекты лекций и методические рекомендацииЭксперимент в психолингвистике: Конспекты лекций и методические рекомендации (pdf)
Ягунова Е.В. Теория речевой коммуникацииТеория речевой коммуникации (pdf)
Антонова А.Ю., Клышинский Э.С., Ягунова Е.В. Определение стилевых и жанровых характеристик коллекций текстов на основе частеречной сочетаемостиОпределение стилевых и жанровых характеристик коллекций текстов на основе частеречной сочетаемости (pdf)
Ягунова Е.В. Эксперимент и вычисления в анализе ключевых слов художественного текстаЭксперимент и вычисления в анализе ключевых слов художественного текста (pdf)
Ягунова Е.В. Ключевые слова в исследовании текстов Н.В. ГоголяКлючевые слова в исследовании текстов Н.В. Гоголя (pdf)
Пивоварова Л.М., Ягунова Е.В. Информационная структура научного текста. Текст в контексте коллекцииИнформационная структура научного текста. Текст в контексте коллекции (pdf)
Савина А.Н., Ягунова Е.В. Исследование коллокаций с помощью экспериментов с информантамиИсследование коллокаций с помощью экспериментов с информантами (pdf)
Ягунова Е.В., Пивоварова Л.М. От коллокаций к конструкциямОт коллокаций к конструкциям (pdf)
Пивоварова Л.М., Ягунова Е.В. Извлечение и классификация терминологических коллокаций на материале лингвистических научных текстовИзвлечение и классификация терминологических коллокаций на материале лингвистических научных текстов (pdf)
Julia Kiseleva. Grouping Web Users based on Query LogGrouping Web Users based on Query Log (pdf)
Julia_Kiseleva_Unsupervised_Query_Segmentation_Using_Click_Data_and_Dictionaries_Information.pdfUnsupervised Query Segmentation Using Click Data and Dictionaries Information (pdf)
Четыре лекции о методе
Начала предметного анализа методов (на примере метода Ф.Бэкона)
Вариативность стратегий восприятия звучащего текста
Извлечение и классификация коллокаций на материале научных текстов. Предварительные наблюдения
Природа коллокаций в русском языке. Опыт автоматического извлечения и классификации на материале новостных текстов
Войтишек А. Повторы. Лирические рефреныПовторы. Лирические рефрены (pdf)
Войтишек А. Новое. Лирические рефреныНовое. Лирические рефрены (pdf)
Войтишек А. Всё об одном и том жеВсё об одном и том же. 500 лирических рефренов к 50-летию (pdf)
Войтишек А. Тысяча-часть-1Тысяча-часть-1 (pdf)
Войтишек А. Тысяча-часть-2Тысяча-часть-2 (pdf)
Войтишек А. АлфавитАлфавит (pdf)



2.5. Информационно-поисковые языки

 

Информационно-поисковые языки являются основными компонентами информационно-поисковых систем, с помощью которых, в частности, реализуются интерфейсы между пользователями и системами.

В отличие от реляционных СУБД, у систем полнотекстового поиска не существует стандартизированного языка запросов. У каждой системы этого типа существует свой способ задания критериев поиска.

Очень часто языки запросов ИПС приближенны к SQL, однако каждой из поисковых систем присущий ряд индивидуальных особенностей, связанных с такими моментами, как:

-         интерпретация операций, задающих порядок расположения слов в тексте (операций контекстной близости);

-         вычисление уровня релевантности найденных документов запросам для представления результатов поиска;

-         применение нестандартных для реляционных СУБД функций, например, таких как нахождение документов по принципу подобия содержания, построение дайджестов из фрагментов документов, сниппетов (от англ. snippet – фрагмент, отрывок), включаемых поисковыми системами в списки найденных документов и т.п.

В различных полнотекстовых информационно-поисковых системах применяются различные архитектурные решения, охватывающие структуры данных, алгоритмы их обработки, методы организации поиска. Вместе с тем, у современных информационно-поисковых систем много общих свойств, например, все из них обеспечивают поиск хотя бы по одному слову, большинство подобных систем реализуют грамматический поиск как результат применения лингвистического анализа (например, в русскоязычных системах Апорт, Яндекс и Рамблер по терму из запроса «человек» находятся не только словоизменения «человека», «человеку», но и множественное число – «люди»). Большинство из современных  систем способны реализовывать контекстный поиск  фразы, заключенной в кавычки (Google, Alltheweb, AltaVista, Яндекс и т.п.), поиск с использованием булевых операторов AND, OR и NOT, а также возможностью указания скобок для группирования термов и операторов. Функции контекстной близости в свое время получили наибольшее развитие в системе Lycos, где были реализованы с помощью четырех операторов: ADJ, NEAR, FAR и BEFORE.

В самой популярной в мире системе Google используется достаточно лаконичный набор операторов (http://www.googleguide.com/), основные из которых - это конъюнкция (подразумевается по умолчанию, система выдает документы, содержащие все слова запроса),  дизъюнкция (OR) и  отрицание (-).

Отдельно рассматривается возможность поиска по параметрам документов, которая чаще всего позволяет ограничивать диапазон поиска значениями URL, дат, заголовков. В большей части систем выйти на возможность поиска по параметрам можно из режима расширенного поиска.

В Google, например, обеспечивается поиск по сайту ("site:"), определение ссылок на сайт ("admission site:"), поиск по ценам, например "DVD player $150..250", странам, датам, доменам и т.п. Во многих системах обеспечивается поиск не только по данным в формате HTML, но и в форматах PDF, RTF, DOC (MsWord), PS.

В последнее время получили распространение адаптивные интерфейсы уточнения запросов, чаще всего реализованные путем применения методов кластерного анализа к результатам первичного поиска. Появилось такое понятие, как метод "папок поиска" (Custom Search Folders),  объединяющее множество подходов, общее в которых - попытка сгруппировать результаты поиска и представить группы наиболее связанных документов (кластеры) в удобном для пользователей виде.

Например, в поисковых серверах Vivisimo (http://www.vivisimo.com), Mooter (http://www.mooter.com) или Nigma (http://www.nigma.ru) применяется визуальный подход к представлению результатов поиска путем группирования релевантных документов по категориям. В другом поисковом сервере iBoogie (http://www.iboogie.com/) результаты поиска отображаются в виде, близком к экрану проводника Windows. Слова и словосочетания в так называемых «информационных портретах», применяемых, например, в корпоративных информационно-аналитических системах Галактика Zoom [3] и InfoStream [31], также позволяют адаптивно уточнять первичные запросы.