Ανάκτηση Πληροφορίας

Transcript

1 Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Πληροφορικής Ανάκτηση Πληροφορίας Διδάσκων: Φοίβος Μυλωνάς Διάλεξη #05 Ακρίβεια vs. Ανάκληση Extended Boolean Μοντέλο Fuzzy Μοντέλο 1

2 Άδεια χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται σε άδειες χρήσης Creative Commons. Για εκπαιδευτικό υλικό, όπως εικόνες, που υπόκειται σε άλλου τύπου άδειας χρήσης, η άδεια χρήσης αναφέρεται ρητώς. 2

3 Χρηματοδότηση Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό έχει αναπτυχθεί στα πλαίσια του εκπαιδευτικού έργου του διδάσκοντα. Το έργο «Ανοικτά Ακαδημαϊκά Μαθήματα Ιονίου Πανεπιστημίου» έχει χρηματοδοτήσει μόνο τη αναδιαμόρφωση του εκπαιδευτικού υλικού. Το έργο υλοποιείται στο πλαίσιο του Επιχειρησιακού Προγράμματος «Εκπαίδευση και Δια Βίου Μάθηση» και συγχρηματοδοτείται από την Ευρωπαϊκή Ένωση (Ευρωπαϊκό Κοινωνικό Ταμείο) και από εθνικούς πόρους. 3

4 Ακρίβεια vs. Ανάκληση Έστω: R το σύνολο των σχετικών κειμένων. R ο αριθμός των κειμένων στο σύνολο R. Α ένα σύνολο κειμένων απάντησης. A ο αριθμός των κειμένων στο σύνολο A Rα ο αριθμός των κειμένων που είναι κοινά στα σύνολα R και A. Ανάκληση (Recall) είναι το ποσοστό των σχετικών κειμένων (σύνολο R) που έχει ανακτηθεί: Rα / R Ακρίβεια (Precision) είναι το ποσοστό των ανακτηθέντων κειμένων (σύνολο Α) που είναι σχετικό: Rα / Α 4

5 Ακρίβεια vs. Ανάκληση Ανάκληση (Recall): Rα / R - «ποσοστό σχετικών κειμένων που έχει ανακτηθεί» Ακρίβεια (Precision): Rα / Α - «ποσοστό ανακτηθέντων κειμένων που είναι σχετικό» Έστω: R q το σύνολο των σχετικών κειμένων για ένα ερώτημα q, όπως έχει καθοριστεί από ειδικούς. Π.χ.: R q ={d 1, d 3, d 5, d 7, d 9, d 13, d 21, d 41, d 43, d 45 }. Θεωρείστε ένα νέο αλγόριθμο ανάκτησης που μόλις έχει σχεδιαστεί, και υποθέστε ότι ο αλγόριθμος αυτός επιστρέφει την ακόλουθη συλλογή κειμένων: 1. d 7 6. d d 4 2. d 2 7. d d d 3 8. d d d 6 9. d d d d d 1 5

6 Ακρίβεια vs. Ανάκληση Ανάκληση (Recall): Rα / R - «ποσοστό σχετικών κειμένων που έχει ανακτηθεί» Ακρίβεια (Precision): Rα / Α - «ποσοστό ανακτηθέντων κειμένων που είναι σχετικό» Το d 7 που βρίσκεται στη θέση 1. είναι σχετικό, και αντιστοιχεί στο 10% του συνόλου των σχετικών κειμένων (το σύνολο R q ) => ακρίβεια 100% και ανάκληση 10%. Το d 3 που βρίσκεται στη θέση 3. είναι το επόμενο σχετικό κείμενο => ακρίβεια περίπου 66% (2/3 κείμενα είναι σχετικά) και ανάκληση 20% (2/10 από τα σχετικά κείμενα έχουν ειδωθεί). 1. d 7 6. d d 4 2. d 2 7. d d d 3 8. d d d 6 9. d d d d d 1 Το d 5 που βρίσκεται στη θέση 6. είναι το επόμενο σχετικό κείμενο = > ακρίβεια??? % και ανάκληση??? % 6

7 Ταξινόμηση Μοντέλων IR 7

8 Exact vs. Best Match Retrieval Models Exact-match (Απόλυτου Ταιριάσματος) μια επερώτηση καθορίζει αυστηρά (απόλυτα) κριτήρια ανάκτησης κάθε έγγραφο είτε ταιριάζει είτε όχι με μία επερώτηση το αποτέλεσμα είναι ένα σύνολο κειμένων Best-match (Κάλλιστου Ταιριάσματος) μια επερώτηση δεν περιγράφει αυστηρά κριτήρια ανάκτησης κάθε έγγραφο ταιριάζει σε μια επερώτηση σε ένα βαθμό το αποτέλεσμα είναι μια διατεταγμένη λίστα εγγράφων με ένα κατώφλι (στο βαθμό συνάφειας) μπορούμε να ελέγξουμε το μέγεθος της απάντησης «Μικτές προσεγγίσεις» συνδυασμός απόλυτου ταιριάσματος με τρόπους διάταξης του συνόλου της απάντησης 8

9 Extended Boolean Model Κίνητρο Το Boolean model είναι απλό αλλά δεν παρέχει κατάταξη (διαβάθμιση των συναφών εγγράφων). Προσέγγιση Επέκταση του boolean model με βάρυνση όρων και μερικό ταίριασμα. Συνδυασμός χαρακτηριστικών του vector model και ιδιοτήτων της Boolean algebra. [Salton, Fox, and Wu, 1983] 9

10 Extended Boolean Model Έστω q = k x k y. Σύμφωνα με το απλό Boolean model, ένα έγγραφο που περιέχει μόνο ένα από τα k x, k y είναι μησυναφές, και μάλιστα τόσο μη-συναφές, όσο ένα έγγραφο που δεν περιέχει κανέναν από τους δύο όρους!!! 10

11 Extended Boolean Model Έστω ότι έχουμε μόνο δύο όρους k x, k y. Μπορούμε να θεωρήσουμε κάθε όρο ως μία διάσταση. Άρα: έγγραφα και επερωτήσεις απεικονίζονται στο 2D-χώρο. Ένα έγγραφο d j τοποθετείται βάσει των βαρών w x,j και w y,j. Έστω ότι τα βάρη αυτά είναι κανονικοποιημένα στο [0,1], π.χ.: w x,j = tf x,j idf x w y,j = tf y,j idf y Για συντομία έστω x = w x,j και y = w y,j Άρα: οι συντεταγμένες του d j είναι οι (x, y). 11

12 Παράδειγμα υπολογισμού TF-IDF Έστω ένα έγγραφο που περιέχει όρους με τις εξής συχνότητες: Α(3), Β(2), C(1), π.χ.: d = A B A B C A Υποθέστε ότι η συλλογή περιέχει έγγραφα και οι συχνότητες κειμένου (document frequencies) αυτών των όρων είναι: Α(50), Β(1300), C(250) Τότε: Α: tf=3/3; idf = log(10000/50)= 5.3; tf-idf=5.3 B: tf=2/3; idf = log(10000/1300)= 2; tf-idf=1.3 C: tf=1/3; idf = log(10000/250)= 3.7; tf-idf=1.2 12

13 EBM - Η γενική ιδέα (α) Έστω: q OR = k x v k y Το σημείο (0,0) είναι η θέση προς αποφυγή. Άρα: μπορούμε να θεωρήσουμε την απόσταση του d j από αυτό το σημείο ως το βαθμό ομοιότητας. 13

14 EBM - Η γενική ιδέα (α) Έστω: q OR = k x v k y Τότε: 14

15 EBM - Η γενική ιδέα (β) Έστω: q AND = k x Λ k y Το σημείο (1,1) είναι η πιο επιθυμητή θέση. Άρα μπορούμε να θεωρήσουμε το συμπλήρωμα της απόστασης του d j από αυτό το σημείο ως βαθμό ομοιότητας. 15

16 EBM - Η γενική ιδέα (β) Έστω: q AND = k x Λ k y Τότε: 16

17 Γενικεύοντας την ιδέα (για >2 όρους) Μπορούμε να γενικεύσουμε το προηγούμενο μοντέλο χρησιμοποιώντας την Ευκλείδεια απόσταση στον t-διάστατο χώρο. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας p-norms που γενικεύουν την έννοια της απόστασης, όπου 1 p. Διαζευκτικές επερωτήσεις q OR = k 1 V k 2 V.. V k m Συζευκτικές επερωτήσεις q AND = k 1 Λ k 2 Λ... Λ k m 17

18 Μερικές ενδιαφέρουσες ιδιότητες Μεταβάλλοντας το p, μπορούμε να κάνουμε το μοντέλο να συμπεριφέρεται όπως το vector ή το fuzzy, ή ενδιάμεσα σε αυτά τα δύο! Αν p = 1, τότε (vector like): Αν p =, τότε (fuzzy like): Αν p = 2??? 18

19 Σύνθετες επερωτήσεις Έστω q = (k 1 Λ k 2 ) V k 3 Εφαρμόζουμε τους ορισμούς σεβόμενοι τη σειρά, εδώ: 19

20 Σύνοψη Είναι αρκετά ισχυρό μοντέλο με ενδιαφέρουσες ιδιότητες. Η επιμεριστική ιδιότητα δεν ισχύει: q 1 = (k 1 k 2 ) k 3 q 2 = (k 1 k 3 ) (k 2 k 3 ) sim(q 1,d j ) sim(q 2,d j ) 20

21 21

22 Εναλλακτικά Συνολοθεωρητικά Μοντέλα Το μοντέλο Boolean βασίζεται σε ένα δυαδικό κριτήριο για να ορίσει τη σχετικότητα. Είδαμε ότι το βασικό αυτό μοντέλο μπορεί να επεκταθεί για να υποστηρίξει μερικό ταίριασμα και κατάταξη των αποτελεσμάτων. Θα εξετάσουμε μία άλλη παραλλαγή του μοντέλου: Μοντέλο ασαφών συνόλων (fuzzy set model) 22

23 Μοντέλο Ασαφών Συνόλων Οι ερωτήσεις και τα κείμενα αναπαριστάνονται ως σύνολα των όρων δεικτοδότησης: το ταίριασμα με τη σημασιολογία των κειμένων είναι μόνο προσεγγιστικό. Αυτή η ασάφεια μπορεί να μοντελοποιηθεί χρησιμοποιώντας ασαφή σύνολα (fuzzy sets) Ένα ασαφές σύνολο συνδέεται με κάθε όρο. Κάθε κείμενο έχει ένα βαθμό μέλους στο κάθε ασαφές σύνολο. Ogawa, Morita, and Kobayashi (1991) 23

24 Θεωρία Ασαφών Συνόλων Ένα πλαίσιο για την αναπαράσταση κλάσεων των οποίων τα όρια δεν είναι καλά ορισμένα. Η κεντρική ιδέα βασίζεται στην έννοια του βαθμού συμμετοχής (degree of membership) που σχετίζεται με τα στοιχεία ενός συνόλου. Ο βαθμός συμμετοχής κυμαίνεται από 0 έως 1 και επιτρέπει την μοντελοποίηση της έννοιας της μερικής συμμετοχής. Συνεπώς, η συμμετοχή είναι πια μία έννοια με διάφορες διαβαθμίσεις, σε αντίθεση με τον διακριτό χαρακτήρα της έννοιας που επιβάλλεται από τη κλασσική Boolean λογική. 24

25 Βασική ιδέα Έγγραφα και επερωτήσεις παριστάνονται με σύνολα όρων ευρετηρίου (εδώ δεν έχουμε βάρη στο [0,1]). Κάθε όρος συσχετίζεται με ένα fuzzy set. Κάθε έγγραφο έχει ένα degree of membership σε αυτό το fuzzy set. 25

26 Θεωρία Ασαφών Συνόλων Ορισμός Ένα ασαφές υποσύνολο A του U χαρακτηρίζεται από μία συνάρτηση συμμετοχής: μ(a,u) : U [0,1] η οποία συνδέει με κάθε στοιχείο u του U ένα αριθμό μ(u) στο διάστημα [0,1]. Ιδιότητες Τα A και B είναι δύο ασαφή σύνολα U. Το A είναι το συμπλήρωμα του A. Τότε: μ( A,u) = 1 - μ(a,u) μ(a B,u) = max(μ(a,u), μ(b,u)) μ(a B,u) = min(μ(a,u), μ(b,u)) 26

27 Παράδειγμα Έστω επερώτηση q = αυτοκίνητο. Έστω έγγραφο d 1 που δεν περιέχει τη λέξη «αυτοκίνητο», αλλά περιέχει τη λέξη «όχημα». Αν υπάρχουν πολλά έγγραφα που περιέχουν και τις δυο λέξεις, τότε, υπάρχει ισχυρή συσχέτιση των δυο αυτών λέξεων, και => άρα το d 1 μπορεί να θεωρηθεί συναφές με την επερώτηση q! 27

28 Μορφή ευρετηρίου 28

29 Πίνακας Συσχέτισης 29

30 Ασαφής Ανάκτηση Πληροφορίας Τα ασαφή σύνολα μοντελοποιούνται βασιζόμενα σε ένα θησαυρό που εμπλουτίζει τα query terms. Ο θησαυρός χτίζεται ως εξής: Έστω vec(c) ο πίνακας συσχέτισης όρων. Έστω c(i,l) ο κανονικοποιημένος παράγοντας συσχετίσεως για τα (k i,k l ): n i : αριθμός κειμένων που περιέχουν το k i n l : αριθμός κειμένων που περιέχουν το k l n(i,l): αριθμός κειμένων που περιέχουν το k i και το k l Οπότε τώρα έχουμε την έννοια της γειτονικότητας ανάμεσα σε όρους δεικτοδότησης. 30

31 Ασαφής Ανάκτηση Πληροφορίας Ο παράγοντας συσχετίσεως c(i,l) χρησιμοποιείται για να ορίσει το βαθμό συμμετοχής ασαφούς συνόλου για ένα κείμενο d j ως εξής: όπου: μ(i,j) η συμμετοχή ενός κειμένου d j στο ασαφές υποσύνολο που συνδέεται με τον όρο k i. Η έκφραση αυτή υπολογίζει ένα αλγεβρικό άθροισμα για όλους τους όρους του κειμένου d j. Ένα κείμενο d j ανήκει στο ασαφές σύνολο του k i, εάν οι όροι του σχετίζονται με το k i. 31

32 Ασαφής Ανάκτηση Πληροφορίας Π.χ.: έστω ότι το έγγραφο d j δεν περιέχει τον όρο k i. Εάν το κείμενο d j περιέχει τον όρο k l που σχετίζεται στενά με το k i, τότε έχουμε: c(i,l) ~ 1 και άρα θα μπορούσαμε να θεωρήσουμε ότι: μ(i,j) ~ 1 Με άλλα λόγια, αν και ο όρος k i δεν εμφανίζεται στο d j, εντούτοις περιγράφει το περιεχόμενο του d j!! 32

33 Σύνοψη + Λαμβάνονται υπόψη οι συσχετίσεις μεταξύ των όρων του ευρετηρίου. + Μπορεί να επιτευχθεί ικανοποιητικός βαθμός συνάφειας μεταξύ ερωτημάτων q και εγγράφων d. - Τα μοντέλα ασαφούς IR βρίσκουν εφαρμογή μόνο στον ερευνητικό χώρο της ασαφούς θεωρίας. - Δεν είναι διαθέσιμα πειράματα σε γνωστές συλλογές κειμένων. - Είναι δύσκολη η σύγκριση αποτελεσμάτων με εναλλακτικές προσεγγίσεις. 33

34 Ερωτήσεις - Απορίες 34