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Lucene 检索模型

Lucene 检索模型. IR-LAB 胡晓光. 检索模型. 检索模型是一个四元组 [D, Q, F, R(qi, dj)] D: 文档集的机内表示 Q: 用户需求的机内表示 F: 文档表示、查询表示和它们之间的关系的模型框架 (Frame) R(qi, dj): 给 query qi 和 document dj 评分. 空间向量模型. 把索引中的每个词作为空间的一个维度 把每一篇文档作为空间中的一个向量 把每一个查询也作为空间中的一个向量 通过计算文档和查询的内积或余弦等来表示文档和查询的相关程度. 余弦相似度计算. 词项的权重.

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  1. Lucene检索模型 IR-LAB 胡晓光

  2. 检索模型 • 检索模型是一个四元组[D, Q, F, R(qi, dj)] • D: 文档集的机内表示 • Q: 用户需求的机内表示 • F: 文档表示、查询表示和它们之间的关系的模型框架(Frame) • R(qi, dj): 给query qi 和document dj评分

  3. 空间向量模型 • 把索引中的每个词作为空间的一个维度 • 把每一篇文档作为空间中的一个向量 • 把每一个查询也作为空间中的一个向量 • 通过计算文档和查询的内积或余弦等来表示文档和查询的相关程度

  4. 余弦相似度计算

  5. 词项的权重 • 根据词项在文档( tf)和文档集( idf)中的频率(frequency)计算词项的权重 • tf(i , j) = 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= log2( N/ dfj)

  6. 词项的权重 • 文档中词项的权重 • w i,j= tf i,j * idf i • 其中tf i,j可以先归一化处理 • tfi,j = tfi,j / maxk tf k,j • 查询中词项的权重 • Salton and Buckley推荐公式 • wi,q = (0.5 + 0.5*tfi,q/maxk tfk,q) * idfi

  7. TermQuery • TermQuery为Lucene支持的最简单的查询方式 Query为一个关键词Term • TermQuery的计算公式 • score = sqrt(freq) * idf * boost * norm • idf = ln(maxDoc/(docFreq + 1) )+ 1.0 • norm = fieldboost / sqrt(fieldlength) • 结论 • 其中的idf和boost值与文档无关 不影响排名 • 排名因子 sqrt(freq) * fieldboost / sqrt(fieldlength) • fieldboost人为赋予的经验值 默认值都为1.0 • 此时lucene按照单位长度的文档包含的关键词个数freq/fieldlength来排列相关文档

  8. BooleanQuery • BooleanQuery是一种复合式的Query 支持多种不同Query的逻辑组合 • BooleanQuery例子 • ＋俄罗斯 恐怖 事件 －美国 • ＋（俄罗斯 美国) 恐怖 事件 • 可以对不同的query赋予不同的boost值表示该query在整个BooleanQuery中的重要程度 • 例如: 俄罗斯3.0 恐怖2.0 事件1.0

  9. BooleanQuery分值计算 • 计算查询的querynorm • querynorm = boost / sqrt(∑i idfi*idfi*boosti*boosti) • 计算每个查询的Term和匹配文档的分值 • weight = queryWeight * fieldWeight; • queryWeight = boost * idf * querynorm; • fieldWeight = tf * idf * fieldnorm; • 对每篇匹配文档计算总得分 • score = coord * (∑i weight i ) • coord = 匹配词项数/总词项数

  10. BooleanQuery计算公式 • 整理可得计算公式如下 • scorej = coordj*∑i(boost i*idf i*tfi,j*idf i*fieldnorm) / sqrt(∑i (idf i *idf i *boost i *boost i)) • fieldnorm = fieldboost / sqrt(fieldlength) • 其中sqrt(∑i (idf i *idf i *boost i *boost i))和文档无关，不会影响文档的排名

  11. Lucene检索模型 w i,j = tfi,j*idf i wi,q = boost q*idf q • 标准向量空间模型 • 一种简化的空间向量模型 • 文档中词项的权重 • w i,j = tfi,j*idf i • 查询中词项的权重 • wi,q = boost q*idf q • 文档向量模∣ dj∣≈sqrt(fieldlength) ∣ dj∣≈sqrt(fieldlength)

  12. 逻辑操作对分值计算的影响 • Lucene支持的逻辑操作例子 • ＋俄罗斯 恐怖 事件 －美国 • ＋（俄罗斯 美国) 恐怖 事件 • 对于强制符号+ 和－会首先对匹配结果进行过滤去除不符合条件的文档 • 然后对剩下的文档根据和每个关键词的相关程度计算得分

  13. Lucene检索实例 • 有三篇文本 内容如下 • aaa.txt: • You are a student. He is a student. • bbb.txt: • I am a student. • ccc.txt: • Lee is a student.He comes from China. • 按照缺省方式建索引 fieldboost = 1.0 • 根据公式fieldnorm = fieldboost / sqrt(fieldlength) • 首先可算得fieldnorm分别为 0.3125，0.5，0.3125 • 注意 norm在实现时只用了1个字节表示 故误差较大

  14. Lucene检索实例 • 现在输入查询 student 计算每篇文档分值 • score = sqrt(freq) * idf * boost * norm • idf = ln(maxDoc/(docFreq + 1) )+ 1.0 • 可得计算结果如下

  15. Lucene检索实例 • 输入多个关键词 student china • scorej = coordj*∑i(boost i*idf i*tfi,j*idfi*fieldnorm) / sqrt(∑i (idf i *idf i *boost i *boost i)) • 可得计算结果如下

  16. Any Question?

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