Relevance feedback
பொருத்தமான பின்னூட்டம் என்பது சில தகவல் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளின் ஒரு அம்சமாகும். பொருத்தமான பின்னூட்டத்தின் பின்னணியில் உள்ள யோசனை என்னவென்றால், கொடுக்கப்பட்ட வினவலில் இருந்து ஆரம்பத்தில் திரும்பப் பெறப்பட்ட முடிவுகளை எடுத்துக்கொள்வது, பயனர் கருத்துக்களைச் சேகரிப்பது மற்றும் ஒரு புதிய வினவலைச் செய்ய அந்த முடிவுகள் பொருத்தமானவையா இல்லையா என்பது பற்றிய தகவல்களைப் பயன்படுத்துவது. மூன்று வகையான பின்னூட்டங்களை நாம் பயனுள்ளதாக வேறுபடுத்திக் காட்டலாம்ஃ வெளிப்படையான பின்னூட்டம், மறைமுகமான பின்னூட்டம் மற்றும் குருட்டு அல்லது போலி பின்னூட்டம். ஒரு வினவலுக்கு மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணத்தின் பொருத்தத்தைக் குறிக்கும் பொருத்தத்தை மதிப்பிடுபவர்களிடமிருந்து வெளிப்படையான பின்னூட்டம் பெறப்படுகிறது. மதிப்பீட்டாளர்கள் (அல்லது ஒரு அமைப்பின் பிற பயனர்கள்) வழங்கப்பட்ட பின்னூட்டம் பொருத்தமான தீர்ப்புகளாக விளக்கப்படுகிறது என்பதை அறிந்தால் மட்டுமே இந்த வகை பின்னூட்டம் வெளிப்படையாக வரையறுக்கப்படுகிறது. பைனரி அல்லது தரப்படுத்தப்பட்ட தொடர்புடைய அமைப்பைப் பயன்படுத்தி பயனர்கள் பொருத்தத்தை வெளிப்படையாகக் குறிப்பிடலாம். பைனரி பொருத்தமான பின்னூட்டம் ஒரு ஆவணம் கொடுக்கப்பட்ட வினவலுக்கு பொருத்தமானது அல்லது பொருத்தமற்றது என்பதைக் குறிக்கிறது. தரப்படுத்தப்பட்ட பொருத்தமான பின்னூட்டம் எண்கள், எழுத்துக்கள் அல்லது விளக்கங்களைப் ("பொருத்தமற்றது", "ஓரளவு பொருத்தமானது", "பொருத்தமானது" அல்லது "மிகவும் பொருத்தமானது" போன்றவை) பயன்படுத்தி ஒரு அளவிலான வினவலுக்கு ஒரு ஆவணத்தின் பொருத்தத்தைக் குறிக்கிறது. தரப்படுத்தப்பட்ட பொருத்தப்பாடு ஒரு மதிப்பீட்டாளரால் உருவாக்கப்பட்ட ஆவணங்களின் கார்டினல் வரிசையின் வடிவத்தையும் எடுக்கலாம்; அதாவது, மதிப்பீட்டாளர் (பொதுவாக இறங்கு) பொருத்தத்தின் வரிசையில் அமைக்கப்பட்ட முடிவின் ஆவணங்களை வைக்கிறார். இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு கூகிள் தங்கள் தேடல் இணையதளத்தில் செயல்படுத்திய தேடல் விக்கி அம்சமாகும். நன்கு அறியப்பட்ட ரோச்சியோ வழிமுறை போன்ற மீட்டெடுப்பு செயல்திறனை மேம்படுத்த பொருத்தமான பின்னூட்டத் தகவல்களை அசல் வினவலுடன் இடைக்கணிப்பு செய்ய வேண்டும். வெளிப்படையான பொருத்தமான பின்னூட்டத்தின் அடிப்படையில் ஒரு தரவரிசை வழிமுறையின் பயனை அளவிட 2005 ஆம் ஆண்டில் பிரபலமடைந்த ஒரு செயல்திறன் அளவீடு இயல்பாக்கப்பட்ட தள்ளுபடி செய்யப்பட்ட ஒட்டுமொத்த ஆதாயமாகும். மற்ற அளவீடுகளில் k இல் துல்லியம் மற்றும் சராசரி துல்லியம் ஆகியவை அடங்கும். எந்த ஆவணங்களை அவர்கள் செய்கிறார்கள் மற்றும் பார்க்கத் தேர்ந்தெடுக்கவில்லை என்பதைக் குறிப்பிடுவது, ஒரு ஆவணத்தைப் பார்க்க செலவழித்த நேரம் அல்லது பக்க உலாவல் அல்லது ஸ்க்ரோலிங் செயல்கள் போன்ற பயனர் நடத்தையிலிருந்து மறைமுகமான பின்னூட்டம் ஊகிக்கப்படுகிறது. தேடல் செயல்பாட்டின் போது மறைமுகமான பின்னூட்டத்திற்கும் பதிலில் வழங்க வேண்டிய தகவல்களின் வகைகளுக்கும் ஒருவர் பயன்படுத்தக்கூடிய பல சமிக்ஞைகள் உள்ளன. வெளிப்படையானவற்றிலிருந்து உள்ளார்ந்த பொருத்தமான பின்னூட்டத்தின் முக்கிய வேறுபாடுகள் பின்வருமாறுஃ பயனர் ஐஆர் அமைப்பின் நலனுக்கான பொருத்தத்தை மதிப்பிடுவதில்லை, ஆனால் அவர்களின் சொந்த தேவைகளை மட்டுமே பூர்த்தி செய்கிறார் மற்றும் பயனருக்கு அவர்களின் நடத்தை (தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள்) பொருத்தமான பின்னூட்டமாகப் பயன்படுத்தப்படும் என்று பயனருக்குத் தெரிவிக்கப்பட வேண்டியதில்லை இதற்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு நேரடி நேரம், இது ஒரு தேடல் முடிவில் இணைக்கப்பட்ட பக்கத்தைப் பார்க்க ஒரு பயனர் எவ்வளவு நேரம் செலவிடுகிறார் என்பதற்கான அளவீடு. தேடல் முடிவு பயனரின் வினவல் நோக்கத்தை எவ்வளவு சிறப்பாக பூர்த்தி செய்தது என்பதற்கான ஒரு குறிகாட்டியாகும், மேலும் தேடல் முடிவுகளை மேம்படுத்துவதற்கான பின்னூட்ட பொறிமுறையாக இது பயன்படுத்தப்படுகிறது. போலி பொருத்தமான பின்னூட்டம் போலி பொருத்தமான பின்னூட்டம், குருட்டு பொருத்தமான பின்னூட்டம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது தானியங்கி உள்ளூர் பகுப்பாய்விற்கான ஒரு முறையை வழங்குகிறது. இது பொருத்தமான பின்னூட்டத்தின் கையேடு பகுதியை தானியக்கமாக்குகிறது, இதனால் பயனர் நீட்டிக்கப்பட்ட தொடர்பு இல்லாமல் மேம்பட்ட மீட்டெடுப்பு செயல்திறனைப் பெறுகிறார். மிகவும் பொருத்தமான ஆவணங்களின் ஆரம்ப தொகுப்பைக் கண்டறிய இயல்பான மீட்டெடுப்பைச் செய்வதும், பின்னர் சிறந்த "கே" தரவரிசை ஆவணங்கள் பொருத்தமானவை என்று கருதுவதும், இறுதியாக இந்த அனுமானத்தின் கீழ் முன்பு போலவே பொருத்தமான கருத்துக்களைச் செய்வதும் இதன் முறையாகும். செயல்முறை என்னவென்றால்ஃ ஆரம்ப வினவல் மூலம் திரும்பப் பெறப்பட்ட முடிவுகளை பொருத்தமான முடிவுகளாக எடுத்துக் கொள்ளுங்கள் (பெரும்பாலான சோதனைகளில் k 10 முதல் 50 வரை மட்டுமே இருக்கும்). எடுத்துக்காட்டாக tf-IDF எடைகளைப் பயன்படுத்தி இந்த ஆவணங்களிலிருந்து மேல் 20-30 (குறியீட்டு எண்) சொற்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். வினவல் விரிவாக்கம் செய்யுங்கள், வினவலில் இந்த விதிமுறைகளைச் சேர்க்கவும், பின்னர் இந்த வினவலுக்காக திருப்பி அனுப்பப்பட்ட ஆவணங்களுடன் பொருத்தி, இறுதியாக மிகவும் பொருத்தமான ஆவணங்களைத் திருப்பித் தரவும். (பக்லி மற்றும் al.1995) இல் வெளியிடப்பட்ட கார்னெல் ஸ்மார்ட் அமைப்பின் முடிவுகள் போன்ற சில சோதனைகள், டி. ஆர். இ. சி 4 சோதனைகளின் சூழலில் போலி-பொருத்தமான பின்னூட்டத்தைப் பயன்படுத்தி மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளின் செயல்திறனின் முன்னேற்றத்தைக் காட்டுகின்றன. இந்த தானியங்கி நுட்பம் பெரும்பாலும் வேலை செய்கிறது. உலகளாவிய பகுப்பாய்வை விட இது சிறப்பாக செயல்படுகிறது என்று சான்றுகள் தெரிவிக்கின்றன. ஒரு வினவல் விரிவாக்கத்தின் மூலம், ஆரம்ப சுற்றில் தவறவிட்ட சில தொடர்புடைய ஆவணங்களை ஒட்டுமொத்த செயல்திறனை மேம்படுத்த மீட்டெடுக்க முடியும். தெளிவாக, இந்த முறையின் விளைவு தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட விரிவாக்க விதிமுறைகளின் தரத்தை வலுவாக சார்ந்துள்ளது. இது டி. ஆர். இ. சி தற்காலிக பணியில் செயல்திறனை மேம்படுத்துவது கண்டறியப்பட்டுள்ளது. ஆனால் இது ஒரு தானியங்கி செயல்முறையின் ஆபத்துகள் இல்லாமல் இல்லை. எடுத்துக்காட்டாக, கேள்வி செம்பு சுரங்கங்களைப் பற்றியது மற்றும் சிலியில் உள்ள சுரங்கங்களைப் பற்றிய பல ஆவணங்கள் இருந்தால், சிலி குறித்த ஆவணங்களின் திசையில் கேள்வி சறுக்கல் இருக்கலாம். கூடுதலாக, அசல் வினவலில் சேர்க்கப்பட்ட சொற்கள் வினவல் தலைப்புடன் தொடர்பில்லாதவை என்றால், மீட்டெடுப்பின் தரம் சீரழிய வாய்ப்புள்ளது, குறிப்பாக வலைத் தேடலில், வலை ஆவணங்கள் பெரும்பாலும் பல்வேறு தலைப்புகளை உள்ளடக்கியது. போலி-பொருத்தமான பின்னூட்டத்தில் விரிவாக்க சொற்களின் தரத்தை மேம்படுத்த, போலி-பொருத்தமான பின்னூட்டத்திற்கான ஒரு நிலைசார் பொருத்தமான பின்னூட்டம், பின்னூட்ட ஆவணங்களில் உள்ள சொற்களின் நிலைகளின் அடிப்படையில் வினவல் தலைப்பில் கவனம் செலுத்தும் சொற்களை பின்னூட்ட ஆவணங்களிலிருந்து தேர்ந்தெடுக்க முன்மொழியப்பட்டுள்ளது. குறிப்பாக, நிலையான பொருத்த மாதிரி வினவல் சொற்களுக்கு நெருக்கமான சொற்கள் வினவல் தலைப்புடன் தொடர்புடையதாக இருக்கக்கூடும் என்ற உள்ளுணர்வின் அடிப்படையில் வினவல் சொற்களுக்கு நெருக்கமாக நிகழும் சொற்களுக்கு அதிக எடைகளை ஒதுக்குகிறது. குருட்டு பின்னூட்டம் பொருத்தமான பின்னூட்டத்தின் கையேடு பகுதியை தானியக்கமாக்குகிறது மற்றும் மதிப்பீட்டாளர்கள் தேவையில்லை என்ற நன்மையைக் கொண்டுள்ளது. பொருத்தமான தகவல்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பொருத்தமான ஆவணங்களின் உள்ளடக்கங்களைப் பயன்படுத்தி அசல் வினவலில் உள்ள சொற்களின் எடைகளை சரிசெய்ய அல்லது வினவலில் சொற்களைச் சேர்க்க அந்த உள்ளடக்கங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பொருத்தமான தகவல்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பொருத்தமான பின்னூட்டம் பெரும்பாலும் ரோச்சியோ வழிமுறையைப் பயன்படுத்தி செயல்படுத்தப்படுகிறது. மேற்கோள்கள் மேலும் வாசிப்பு பொருத்தமான பின்னூட்ட விரிவுரை குறிப்புகள்-டக் ஓர்டில் இருந்து தழுவி எடுக்கப்பட்ட ஜிம்மி லினின் விரிவுரை குறிப்புகள்-நவீன தகவல் மீட்டெடுப்பு ஸ்டீபன் புட்டர், சார்லஸ் எல். ஏ. கிளார்க் மற்றும் கார்டன் வி. கார்மாக் ஆகியோரிடமிருந்து அத்தியாயம். தகவல் மீட்டெடுப்புஃ தேடுபொறிகளை செயல்படுத்துதல் மற்றும் மதிப்பீடு செய்தல். எம்ஐடி பிரஸ், கேம்பிரிட்ஜ், மாஸ்., 2010. இணைய தேடல் வழிமுறைகள் தகவல் மீட்டெடுப்பு மதிப்பீடு zh: