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Recuperación de Información (IR)

Recuperación de Información (IR). Parte I: Introducción a IR en la Web Parte II: Modelos clásicos de IR Parte III: Evaluación de la recuperación. Introducción a IR en la web. Parte I. Broder, A. and Henzinger, M. 2002. Algorithmic aspects of information retrieval on the web.

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Recuperación de Información (IR)

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Presentation Transcript

  1. Recuperación de Información (IR) Parte I: Introducción a IR en la Web Parte II: Modelos clásicos de IR Parte III: Evaluación de la recuperación

  2. Introducción a IR en la web Parte I Broder, A. and Henzinger, M. 2002. Algorithmic aspects of information retrieval on the web. Handbook of Massive Data Sets, J. Abello, P. M. Pardalos, and M. G. Resende, Eds. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 3-23. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  3. IR: Contexto • Problema • Un usuario trata de satisfacer una determinada necesidad de información en un conjunto de documentos • Método • El usuario efectúa una consulta a través de un sistema de IR sobre el conjunto de documentos • Objetivo • El sistema de IR trata de recuperar aquellos documentos relevantes para satisfacer las necesidades de información del usuario Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  4. IR: tareas • Sistema • Procesar la información para construir una estructura de datos interna que permita un acceso a los docs • Procesar las búsquedas, buscar en el conjunto de documentos • Ordenar los resultados • Per-sé • Combinados (sistemas de recomendación), etc. • Usuario • Recuperación de documentos • Ad hoc: Qs sobre docs estáticos • Filtrado: Qs estables sobre docs dinámicos • Perfiles de usurario • Clasificación de docs • Navegado Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  5. IR en la Web • Variante moderna de la IR clásica • búsqueda en repositorios de información • Dos grandes diferencias: • El conjunto de documentos accesibles: todas las páginas web públicas • El objetivo: proporcionar una selección de páginas (documentos) de calidad para el usuario • Estas diferencias se pueden analizar desde dos puntos de vista: • Diferencias en los documentos • Diferencias en los usuarios Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  6. Web IR: diferencias respecto de los documentos, I • Hipertexto • Los documentos web contienen enlaces ( 10/doc) • Contienen estructuras HTML • Ambas características pueden ayudar a mejorar los algoritmos de clasificación • Heterogeneidad • Tipos de documentos: texto, multimedia, generación dinámica, etc. • Calidad: dificulta la búsqueda • Idioma: • Hay más de 100 idiomas diferentes en la Web, • Dificultad aplicación de técnicas (enraizado, etc.) • Número de documentos indexados: •  1 billón de docs, crecimiento10%mensual • (2004) Teoría de los 4 bytes  4K millones tope Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  7. Web IR: diferencias respecto de los documentos, II • Estabilidad: • La Web se modifica constantemente (crecimiento y modificación de contenidos) • Datos: 20% de páginas se modifican a diario (Cho 1999) • Duplicación: • Aproximadamente el 20% de los docs en la web son duplicados de otros (Broder 1997) • Basta con recuperar una de las páginas duplicadas • Discontinuidad del texto: • En IR clásica, el texto se asume continuo • En web IR, los docs contienen enlaces, imágenes, gráficos, y carecen con frecuencia de texto continuo. • Estadísticas: Las estadísticas sobre la popularidad de una página o una consulta pueden servir para mejorar los algoritmos de clasificación Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  8. structure Full text Index terms Vista lógica de los documentos • Los documentos se representan como un continuo. Su vista lógica puede variar. Accents spacing Noun groups Manual indexing Docs stopwords stemming Text Text + structure structure

  9. Web IR: diferencias respecto de los usuarios, I • En IR clásica: • Usuario: • perfil de bibliotecario/investigador experto/conocedor de la materia sobre la que busca información • efectúa consultas complejas • reformula consultas dependiendo de los resultados Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  10. Web IR: diferencias respecto de los usuarios, II • En web IR: • Usuarios muy heterogéneos en educación y conocimientos de la web • Búsquedas cortas e imprecisas • El 80% no usa operadores • El 85% sólo analiza los 10 primeros resultados (de miles) • El 78% no reformula las búsquedas • (fuente: log de seis semanas en AltaVista. Silverstein 1998) • Simplificaciones de los problemas de web IR • Variedad de herramientas: múltiples buscadores, diccionarios, tesauros, etc. • La publicación en la web sucede mucho más rápido que en los métodos clásicos. Información en tiempo real. • Navegación: El usuario puede obtener la información buscada a través de una página obtenida con su búsqueda Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  11. Herramientas para Web IR • Buscadores de propósito general • Google, Yahoo, Altavista, AllTheWeb, Excite, … • Motores de búsqueda indirecta (meta-search engines) MetaCrawler, DogPile, … • Directorios jerárquicos • Yahoo, dmoz • Niveles jerárquicos con categorías • Buscadores especializados • PubMed (publicaciones en medicina), robots comerciales (búsqueda de productos, ofertas, etc. Válidos para contenidos dinámicos) • Otros paradigmas de búsqueda • Search-by-example, filtros colaborativos, etc. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  12. Text User Interface 4, 10 user need Text Text Operations 6, 7 logical view logical view Query Operations DB Manager Module Indexing user feedback 5 8 inverted file query Searching Index 8 retrieved docs Text Database Ranking ranked docs 2 El proceso de recuperación Tomada de http://people.ischool.berkeley.edu/~hearst/irbook/

  13. Modelos clásicos de IR

  14. IR: taxonomía de modelos(independiente del contexto) Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  15. Modelos IR

  16. Caracterización formal de los modelos de IR, I • Un modelo de IR es una cuádrupla • D: Conjunto de vistas lógicas (representaciones) de los docs de la colección • Q: Conjunto de vistas lógicas de las necesidades del usuario: queries • Necesito información sobre el Ironman de Lanzarote • EuropeanIronmanCompetitions • F: Marco para modelizardocs, queries y sus relaciones • Modelo vectorial: espacios vectoriales y álgebra • Modelo probabilístico: teoría de la probabilidad, modelos bayesianos, etc. • Función de clasificación. Define un orden entre los docs con respecto a las queries Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  17. Caracterización formal de los modelos de IR, II • Términos: palabras clave que describen semánticamente el tema principal del doc • suelen ser nombres • verbos, adverbios, adjetivos, complementos, etc. Son menos útiles aunque se usan en IR en la web • Llevan asociados pesos que representan la relevancia del mismo en la colección • Ej. Colección con 100 docs • si pertenece a 100 --> peso nulo • si pertenece a 5 --> peso alto Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  18. Caracterización formal de los modelos de IR, III • Se asume independencia entre los pesos • simplifica la obtención de clasificaciones de docs • existen técnicas modernas de IR basadas en correlación de términos Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  19. Modelo Booleano I • Booleano (Lógico) • Basado en la Tª de Conjuntos y en álgebra de Boole • Semántica precisa: devuelve los documentos que contienen al menos un término de la búsqueda • Formalismo bien definido • Permite el uso de los operadores lógicos and, or y not • Ejemplo • Queryq: • forma normal disyuntiva de q: • componente conjunctiva de q: • Desventajas • Recuperación muy restrictiva basada en un criterio de selección binario (presente/ausente) • Cardinalidad del conjunto recuperado • Muy pequeña o muy grande Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  20. Ka Kb (1,1,0) (1,0,0) (1,1,1) Kc Modelo Booleano, II Similaridades

  21. Modelo Vectorial • Considera un espacio vectorial n-dimensional con una dimensión por cada término de la búsqueda • Cada doc o query se representa como un vector del espacio • Un término • presente en un doc representa una componente > 0 • Se admiten coincidencias parciales (pesos no binarios) • ausente en un doc representa una componente = 0 • El peso de la componente • se incrementa con la frecuencia del término • se decrementa con el número de docs en que aparece • Los pesos proporcionan un índice de similaridad • La clasificación final es decreciente por similaridad • Desventaja: hipótesis de independencia entre términos Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  22. Vectorial, IISimilaridad doc - q Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  23. Vectorial, IIIDeterminación de pesos • Obtención de pesos de documentos y queries • C = Conjunto de documentos • A = Clase de docs descritos por la query • Cuestiones a resolver en un problema de clasificación: • Determinación de las características que mejor describen los objetos en A • similaridad intra-cluster • Determinación de las características que mejor diferencian los objetos en A de los que permanecen en C • disimilaridad inter-cluster • Los métodos algorítmicos más comunes tratan de llegar a un balance entre ambas • Esquema tf - idf c A Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  24. Vectorial, IVClasificación similaridades • Factor tf (term frequency) • Similaridad intra-cluster • Se cuantifica midiendo la frecuencia de un término en un documento • Representa una medida de la bondad de representación de un doc por un término • Factor idf (inverse doc frequency) • Disimilaridad inter-cluster • Se cuantifica midiendo el inverso de la frecuencia de un término entre los docs de la colección • Los términos que aparecen en múltiples docs no suelen ser útiles para distinguir docs relevantes de los no relevantes Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  25. Vectorial, VEjemplo esquema tf-idf • Query q • “gold silver truck” • D1 • “Shipment of gold damaged in a fire” • D2 • ”Delivery of silver arrived in a silver truck” • D3 • ”Shipment of gold arrived in a truck” Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  26. Vectorial, VIIEsquema Salton-Buckley (1988) • Pesos de los términos en las búsquedas Salton G, Buckley C. Term-weightingapproaches in automaticretrieval. InformationProcessing & Management, 24(5): 513-523, 1988. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  27. Vectorial, VIIIOtras medidas de Similaridad doc-term Coeficiente de Similaridad Estándar Coeficiente de Similaridad de Dice Coeficiente de Similaridad de Jaccard Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  28. Introducción, I • [Robertson-Sparck Jones] Relevance Weighting of Search Terms. Jrnl. of the American Society for Information Science. (Mayo 1976) • Fundamentos • Trata de recuperar el conjunto ideal R de docs relevantes para una consulta q, el cual se asume que existe como subconjunto del total • La consulta del usuario, q,se interpreta como una especificación de las propiedades de este conjunto ideal de respuesta • R se obtiene mediante una estimación inicial, mejorando a posteriori mediante refinamientos del usuario • El usuario inspecciona los docs buscando los relevantes (en la práctica sólo se inspeccionan los top 10-20) • Se espera que el conjunto respuesta ideal vaya mejorando en sucesivos refinamientos Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  29. El Principio Probabilidad de Ranking [Robertson, 1977] • Proposición: La recuperación óptima se alcanza cuando, para una consulta dada, los documentos se ordenan de forma decreciente de acuerdo a una probabilidad de relevancia. • El modelo asume que existe un subconjunto ideal (R) de todos los docs preferidos por el usuario para una q. • El modelo trata de encontrar dicha probabilidad de relevancia para una q y cada doc de la colección, la cual debe ser la máxima posible. • La probabilidad de relevancia se obtiene a partir de las probabilidades de los términos de una q que aparecen en un documento. • Si el término A está presente en q y en el doc D, existe una probabilidad de que el doc sea relevante para dicha q • Esta hipótesis, extendida al resto de términos y suponiendo independencia entre ellos, proporciona la probabilidad de relevancia como el producto de los pesos de cada término Robertson, SE. The probability Ranking Principle in IR. Jrnl. Of Documentation 33. 1977. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  30. Modelos clásicos: clasificación • En función de los parámetros de aprendizaje • Aprendizaje basado en la query • Modelo probabilístico de Spark-Jones Binary Independence Retrieval Model (BIR). • Aprendizaje basado en el documento • Juicios de relevancia para cada documento a partir de un conjunto de queries. • Binary Independence Indexing Model (BII) • Aprendizaje basado en la descripción • Introduce el concepto de descripcion de relevancia. • Contiene valores de ciertas características de los objetos a considerar (docs, términos, queries) • Darmstadt Indexing Approach. • En función de la naturaleza de las hipótesis realizadas • Aproximaciones orientadas al modelo • Hipótesis de independencia sobre los elementos representados (BIR) • Aproximaciones orientadas a la descripción: entrenamiento de funciones de clasificación a partir de representaciones consulta-doc y sus juicios de relevancia. • Retrieval with probabilistic indexing model (RPI) • En función de la representación de doc y queries • Optimización de la calidad de recuperación fijada la representación (BIR) • Modelos con representaciones más precisas de queries y docs Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  31. Binary Independence Retrieval Model (BIR)Robertson-Spark Jones 1976 • Trata de estimar la probabilidad de que dm sea calificado relevante respecto a qk: • Hipótesis de clases: Los términos se distribuyen de manera diferente en los docs relevantes y no relevantes [Rijsbergen y Jones 1976] • Hipótesis de términos de la consulta: Toda consulta se compone únicamente de un conjunto de términos del total. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  32. Binary Independence Retrieval ModelRobertson-Spark Jones 1976 • Hipótesis Independencia • I1: La distribución de términos en docs relevantes es independiente y la distribución en todos los docs también • I2: La distribución de términos en docs relevantes es independiente y la distribución en los docs no relevantes también • Hipótesis de orden • O1: La probabilidad de relevancia se fundamenta sólo en la presencia de términos de búsqueda en los documentos • O2: La probabilidad de relevancia se fundamenta tanto en la presencia de términos de búsqueda en los documentos como en su ausencia Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  33. BIR ModelClasificación, I Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  34. A priori BIR ModelClasificación, II Bayes Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  35. BIR ModelCalculo de pesos de los términos, I • Estimación inicial (sin docs recuperados. I1+O1) • Estimaciones basadas en simplificaciones • Mejora. Definimos: • V : conjunto de documentos relevantes inicialmente • Vi : subconjunto de docs relevantes que contienen ki • Re-evaluar estimaciones • Repetir recursivamente, mejorando en cada iteración las estimaciones Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  36. BIR ModelCalculo de pesos de los términos, II • Dificultad: • Si V y Vi son pequeños (ej. V=1, Vi=0), [3] y [4] dan problemas. Se definen entonces: • Otra alternativa, más satisfactoria, consiste en añadir la fracción Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  37. Documentos recuperados Relevantes D1 D2 k1 k2 D3 k1,k2 BIR ModelEjemplo, I • Queryq • “goldsilvertruck” • D1 • “Shipment of golddamaged in a fire” • D2 • ”Delivery of silverarrived in a silvertruck” • D3 • ”Shipment of goldarrived in a truck” • Los pesos son estimaciones basadas en datos de entrenamiento • - Se supone que cuando el usuario formula una q el modelo está entrenado Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  38. BIR ModelEjemplo, II Matriz de frecuencias términos-documentos Almacenamiento y recuperación de información en la Web

  39. BIR ModelDesventajas • Desventajas de modelo • Necesidad de separar inicialmente docs relevantes y no relevantes. • Pesos binarios. No se considera la frecuencia de los términos en los docs. • Hipótesis de independencia entre términos. No está claro que sea una mala opción. Almacenamiento y recuperación de información en la Web

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