Full-text search
உரை மீட்டெடுப்பில், முழு உரை தேடல் என்பது ஒரு கணினியில் சேமிக்கப்பட்ட ஆவணத்தை அல்லது முழு உரை தரவுத்தளத்தில் ஒரு தொகுப்பைத் தேடுவதற்கான நுட்பங்களைக் குறிக்கிறது. முழு உரைத் தேடல் மெட்டாடேட்டாவை அடிப்படையாகக் கொண்ட தேடல்களிலிருந்தோ அல்லது தரவுத்தளங்களில் குறிப்பிடப்படும் அசல் நூல்களின் பகுதிகளிலிருந்தோ (தலைப்புகள், சுருக்கங்கள், தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பிரிவுகள் அல்லது நூலியல் குறிப்புகள் போன்றவை) வேறுபடுத்தப்படுகிறது. ஒரு முழு உரை தேடலில், ஒரு தேடுபொறி ஒவ்வொரு சேமிக்கப்பட்ட ஆவணத்திலும் உள்ள அனைத்து சொற்களையும் ஆராய்கிறது, ஏனெனில் இது தேடல் அளவுகோல்களுடன் பொருந்த முயற்சிக்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பயனரால் குறிப்பிடப்பட்ட உரை). முழு உரை-தேடல் நுட்பங்கள் 1960 களில் தோன்றின, எடுத்துக்காட்டாக 1969 முதல் ஐபிஎம் ஸ்டேர்ஸ், 1990 களில் ஆன்லைன் நூலியல் தரவுத்தளங்களில் பொதுவானதாகிவிட்டது. பல வலைத்தளங்கள் மற்றும் பயன்பாட்டு நிரல்கள் (சொல் செயலாக்க மென்பொருள் போன்றவை) முழு உரை-தேடல் திறன்களை வழங்குகின்றன. முன்னாள் ஆல்டாவிஸ்டா போன்ற சில வலைத் தேடுபொறிகள் முழு உரை-தேடல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, மற்றவை அவற்றின் குறியீட்டு அமைப்புகளால் ஆராயப்பட்ட வலைப்பக்கங்களின் ஒரு பகுதியை மட்டுமே குறியிடுகின்றன. அட்டவணைப்படுத்தல் ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான ஆவணங்களைக் கையாளும் போது, முழு உரை-தேடல் இயந்திரம் ஒவ்வொரு வினவலிலும் ஆவணங்களின் உள்ளடக்கங்களை நேரடியாக ஸ்கேன் செய்ய முடியும், இது "தொடர் ஸ்கேனிங்" என்று அழைக்கப்படும் ஒரு உத்தி. இதைத்தான் கிரேப் போன்ற சில கருவிகள் தேடும்போது செய்கின்றன. இருப்பினும், தேட வேண்டிய ஆவணங்களின் எண்ணிக்கை அதிகமாக இருக்கும்போது, அல்லது செய்ய வேண்டிய தேடல் வினவல்களின் அளவு கணிசமாக இருக்கும்போது, முழு உரை தேடலின் சிக்கல் பெரும்பாலும் இரண்டு பணிகளாகப் பிரிக்கப்படுகிறதுஃ குறியீட்டு மற்றும் தேடல். குறியீட்டு நிலை அனைத்து ஆவணங்களின் உரையையும் ஸ்கேன் செய்து தேடல் சொற்களின் பட்டியலை உருவாக்கும் (பெரும்பாலும் ஒரு குறியீடு என்று அழைக்கப்படுகிறது, ஆனால் இன்னும் சரியாக ஒரு ஒத்திசைவு என்று பெயரிடப்பட்டுள்ளது). தேடல் கட்டத்தில், ஒரு குறிப்பிட்ட வினவலைச் செய்யும்போது, அசல் ஆவணங்களின் உரையை விட குறியீடு மட்டுமே குறிப்பிடப்படுகிறது. குறியீட்டாளர் ஒரு ஆவணத்தில் காணப்படும் ஒவ்வொரு சொல் அல்லது சொல்லுக்கும் குறியீட்டில் ஒரு உள்ளீட்டைச் செய்வார், மேலும் ஆவணத்திற்குள் அதன் உறவினர் நிலையை குறிப்பிடலாம். வழக்கமாக குறியீட்டாளர் தேடுவதில் பயனுள்ளதாக இருக்க பொதுவான மற்றும் போதுமான அர்த்தமற்ற சொற்களான நிறுத்த சொற்களை ("தி" மற்றும் "மற்றும்" போன்றவை) புறக்கணிப்பார். சில குறியீட்டாளர்கள் குறியிடப்பட்ட சொற்களில் மொழி-குறிப்பிட்ட ஸ்டெமிங்கையும் பயன்படுத்துகின்றனர். எடுத்துக்காட்டாக, "இயக்கிகள்", "இயக்கப்பட்டது" மற்றும் "இயக்கப்பட்டது" என்ற சொற்கள் குறியீட்டில் "இயக்கி" என்ற ஒற்றை கருத்து வார்த்தையின் கீழ் பதிவு செய்யப்படும். துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரல் பரிமாற்றம் நினைவுகூரல் என்பது ஒரு தேடலின் மூலம் பெறப்பட்ட பொருத்தமான முடிவுகளின் அளவை அளவிடுகிறது, அதே நேரத்தில் துல்லியம் என்பது பெறப்பட்ட முடிவுகளின் தரத்தின் அளவீடு ஆகும். நினைவுகூரல் என்பது அனைத்து தொடர்புடைய முடிவுகளுக்கும் தொடர்புடைய முடிவுகளின் விகிதம் ஆகும். துல்லியம் என்பது திரும்பிய தொடர்புடைய முடிவுகளின் எண்ணிக்கையும் திரும்பிய மொத்த முடிவுகளின் எண்ணிக்கையும் ஆகும். வலதுபுறத்தில் உள்ள வரைபடம் குறைந்த துல்லியமான, குறைந்த மறுபரிசீலனை தேடலைக் குறிக்கிறது. வரைபடத்தில் சிவப்பு மற்றும் பச்சை புள்ளிகள் கொடுக்கப்பட்ட தேடலுக்கான சாத்தியமான தேடல் முடிவுகளின் மொத்த எண்ணிக்கையைக் குறிக்கின்றன. சிவப்பு புள்ளிகள் பொருத்தமற்ற முடிவுகளைக் குறிக்கின்றன, பச்சை புள்ளிகள் தொடர்புடைய முடிவுகளைக் குறிக்கின்றன. உள் வட்டத்தின் மையத்திற்கு தேடல் முடிவுகளின் அருகாமை மூலம் இணக்கம் குறிக்கப்படுகிறது. காட்டப்பட்ட அனைத்து சாத்தியமான முடிவுகளிலும், தேடலின் மூலம் உண்மையில் திருப்பி அனுப்பப்பட்டவை வெளிர் நீல பின்னணியில் காட்டப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டில் 3 சாத்தியமான பொருத்தமான முடிவுகளில் 1 பொருத்தமான முடிவு மட்டுமே வழங்கப்பட்டது, எனவே நினைவுகூரல் 1/3, அல்லது 33 சதவீதம் மிகக் குறைந்த விகிதமாகும். எடுத்துக்காட்டுக்கான துல்லியம் மிகக் குறைவு 1/4, அல்லது 25 சதவீதம், ஏனெனில் 4 முடிவுகளில் 1 மட்டுமே பொருத்தமானது. இயற்கையான மொழியின் தெளிவின்மை காரணமாக, முழு உரை-தேடல் அமைப்புகள் பொதுவாக துல்லியத்தை அதிகரிக்க நிறுத்த சொற்கள் மற்றும் நினைவுகூரலை அதிகரிக்க ஸ்டெமிங் போன்ற விருப்பங்களை உள்ளடக்கியது. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட-சொற்களஞ்சிய தேடல் தெளிவற்ற தன்மைகள் அகற்றப்படும் வகையில் ஆவணங்களைக் குறிச்சொல்லுவதன் மூலம் குறைந்த துல்லிய சிக்கல்களைத் தீர்க்க உதவுகிறது. துல்லியத்திற்கும் நினைவுகூரலுக்கும் இடையிலான பரிமாற்றம் எளிதானதுஃ துல்லியத்தின் அதிகரிப்பு ஒட்டுமொத்த நினைவுகூரலைக் குறைக்கும், அதே நேரத்தில் நினைவுகூரலின் அதிகரிப்பு துல்லியத்தைக் குறைக்கும். தவறான-நேர்மறை சிக்கல் முழு உரை தேடல் நோக்கம் தேடல் கேள்விக்கு பொருந்தாத பல ஆவணங்களை மீட்டெடுக்க வாய்ப்புள்ளது. இத்தகைய ஆவணங்கள் தவறான நேர்மறைகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன (வகை I பிழையைப் பார்க்கவும்). பொருத்தமற்ற ஆவணங்களை மீட்டெடுப்பது பெரும்பாலும் இயற்கையான மொழியின் உள்ளார்ந்த தெளிவின்மையால் ஏற்படுகிறது. வலதுபுறத்தில் உள்ள மாதிரி வரைபடத்தில், தவறான நேர்மறைகள் தேடல் மூலம் (ஒளி-நீல பின்னணியில்) திருப்பி அனுப்பப்பட்ட பொருத்தமற்ற முடிவுகளால் (சிவப்பு புள்ளிகள்) குறிப்பிடப்படுகின்றன. பேய்சியன் வழிமுறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட கிளஸ்டரிங் நுட்பங்கள் தவறான நேர்மறைகளைக் குறைக்க உதவும். "வங்கி" என்ற தேடல் சொல்லுக்கு, ஆவணம்/தரவு பிரபஞ்சத்தை "நிதி நிறுவனம்", "உட்கார இடம்", "சேமிக்க இடம்" என வகைப்படுத்த கிளஸ்டரிங் பயன்படுத்தப்படலாம். வகைகளுக்கு பொருத்தமான சொற்களின் நிகழ்வுகளைப் பொறுத்து, தேடல் சொற்கள் அல்லது தேடல் முடிவை ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வகைகளில் வைக்கலாம். இந்த நுட்பம் மின்னணு கண்டுபிடிப்பு களத்தில் விரிவாக பயன்படுத்தப்படுகிறது. செயல்திறன் மேம்பாடுகள் முழு உரை தேடலின் குறைபாடுகள் இரண்டு வழிகளில் தீர்க்கப்பட்டுள்ளனஃ பயனர்களுக்கு அவர்களின் தேடல் கேள்விகளை இன்னும் துல்லியமாக வெளிப்படுத்த உதவும் கருவிகளை வழங்குவதன் மூலமும், மீட்டெடுப்பு துல்லியத்தை மேம்படுத்தும் புதிய தேடல் வழிமுறைகளை உருவாக்குவதன் மூலமும். மேம்படுத்தப்பட்ட வினவல் கருவிகள் முக்கிய வார்த்தைகள். ஆவண உருவாக்குநர்கள் (அல்லது பயிற்சி பெற்ற குறியீட்டாளர்கள்) இந்த விஷயத்தை விவரிக்கும் சொற்களின் ஒத்த சொற்கள் உட்பட உரையின் பொருளை விவரிக்கும் சொற்களின் பட்டியலை வழங்குமாறு கேட்கப்படுகிறார்கள். முக்கிய வார்த்தைகள் நினைவுகூரலை மேம்படுத்துகின்றன, குறிப்பாக முக்கிய சொற்களின் பட்டியலில் ஆவண உரையில் இல்லாத ஒரு தேடல் சொல் இருந்தால். களம்-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட தேடல். சில தேடுபொறிகள் பயனர்களுக்கு "தலைப்பு" அல்லது "ஆசிரியர்" போன்ற சேமிக்கப்பட்ட தரவு பதிவுக்குள் ஒரு குறிப்பிட்ட புலத்திற்கு முழு உரை தேடல்களை மட்டுப்படுத்த உதவுகின்றன. . பூலியன் ஆபரேட்டர்களைப் பயன்படுத்தும் தேடல்கள் (எடுத்துக்காட்டாக,) ஒரு முழு உரைத் தேடலின் துல்லியத்தை வியத்தகு முறையில் அதிகரிக்கும். ஆபரேட்டர், நடைமுறையில், "இந்த இரண்டு விதிமுறைகளையும் கொண்டிருக்காவிட்டால் எந்த ஆவணத்தையும் மீட்டெடுக்க வேண்டாம்" என்று கூறுகிறார். ஆபரேட்டர், நடைமுறையில், "இந்த வார்த்தையைக் கொண்ட எந்த ஆவணத்தையும் மீட்டெடுக்க வேண்டாம்" என்று கூறுகிறார். மீட்டெடுப்பு பட்டியல் மிகக் குறைவான ஆவணங்களை மீட்டெடுத்தால், நினைவுகூரலை அதிகரிக்க ஆபரேட்டரைப் பயன்படுத்தலாம்; எடுத்துக்காட்டாக, கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இந்த தேடல் "ஆன்லைன்" என்பதற்கு பதிலாக "இன்டர்நெட்" என்ற வார்த்தையைப் பயன்படுத்தும் ஆன்லைன் கலைக்களஞ்சியங்களைப் பற்றிய ஆவணங்களை மீட்டெடுக்கும். துல்லியத்தின் இந்த அதிகரிப்பு பொதுவாக எதிர்-உற்பத்தித் திறன் கொண்டது, ஏனெனில் இது வழக்கமாக நினைவுகூரலின் வியத்தகு இழப்புடன் வருகிறது. சொற்றொடர் தேடல். ஒரு சொற்றொடர் தேடல் கருத்து தேடல் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட சொற்றொடரைக் கொண்ட ஆவணங்களுடன் மட்டுமே பொருந்துகிறது. பல-சொல் கருத்தாக்கங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட ஒரு தேடல், எடுத்துக்காட்டாக கூட்டு கால செயலாக்கம். இந்த வகை தேடல் பல மின்-கண்டுபிடிப்பு தீர்வுகளில் பிரபலமடைந்து வருகிறது. ஒத்திசைவு தேடல். ஒரு ஒத்திசைவு தேடல் ஒரு உரையில் நிகழும் அனைத்து முக்கிய சொற்களின் அகரவரிசை பட்டியலை அவற்றின் உடனடி சூழலுடன் உருவாக்குகிறது. அருகாமை தேடல். ஒரு சொற்றொடர் தேடல் ஒரு குறிப்பிட்ட எண்ணிக்கையிலான சொற்களால் பிரிக்கப்பட்ட இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சொற்களைக் கொண்ட ஆவணங்களுடன் மட்டுமே பொருந்துகிறது; ஒரு தேடல் வார்த்தைகள் ஒருவருக்கொருவர் இரண்டு வார்த்தைகளுக்குள் நிகழும் ஆவணங்களை மட்டுமே மீட்டெடுக்கும். வழக்கமான வெளிப்பாடு. ஒரு வழக்கமான வெளிப்பாடு ஒரு சிக்கலான ஆனால் சக்திவாய்ந்த வினவல் தொடரியல் பயன்படுத்துகிறது, இது துல்லியத்துடன் மீட்டெடுப்பு நிலைமைகளைக் குறிப்பிட பயன்படுத்தப்படலாம். தெளிவற்ற தேடல் கொடுக்கப்பட்ட சொற்களுடன் பொருந்தக்கூடிய ஆவணத்தையும் அவற்றைச் சுற்றியுள்ள சில மாறுபாடுகளையும் தேடும் (எடுத்துக்காட்டாக, பல மாறுபாடுகளை வரம்புக்குட்பட்ட தூரத்தைத் திருத்துவதைப் பயன்படுத்தி) வைல்டு கார்டு தேடல். நட்சத்திரம் போன்ற வைல்டு கார்டு எழுத்துக்கான தேடல் வினவலில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட எழுத்துக்களை மாற்றும் தேடல். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தேடல் வினவலில் நட்சத்திரத்தைப் பயன்படுத்துவது "பாவம்", "மகன்", "சூரியன்" போன்றவற்றைக் காணும். ஒரு உரையில். மேம்பட்ட தேடல் வழிமுறைகள் கூகிள் உருவாக்கிய பேஜ் தரவரிசை வழிமுறை மற்ற வலைப்பக்கங்கள் இணைக்கப்பட்ட ஆவணங்களுக்கு அதிக முக்கியத்துவம் அளிக்கிறது. கூடுதல் எடுத்துக்காட்டுகளுக்கு தேடுபொறியைப் பார்க்கவும். மென்பொருள் பின்வருபவை கிடைக்கக்கூடிய மென்பொருள் தயாரிப்புகளின் ஒரு பகுதி பட்டியலாகும், இதன் முக்கிய நோக்கம் முழு உரை அட்டவணைப்படுத்தல் மற்றும் தேடலைச் செய்வதாகும். இவற்றில் சில அவற்றின் செயல்பாட்டுக் கோட்பாடு அல்லது உள் வழிமுறைகள் பற்றிய விரிவான விளக்கங்களுடன் உள்ளன, இது முழு உரை தேடலை எவ்வாறு நிறைவேற்றலாம் என்பதற்கான கூடுதல் நுண்ணறிவை வழங்க முடியும். இலவச மற்றும் திறந்த மூல மென்பொருள் அப்பாச்சி லூசீன் அப்பாச்சி சோல்ர் அரங்கோசர்ச் பேஸ்எக்ஸ் கினோசர்ச் லெமூர்/இந்த்ரி எம்னோகோசர்ச் ஓபன்ஸர்ச் போஸ்ட்கிரேஎஸ்க்யூஎல் தேடல் டைமான் ஸ்பிங்க்ஸ் ஸ்விஷ்-இ டெரியர் ஐஆர் பிளாட்ஃபார்ம் ஜாபியன் தனியுரிம மென்பொருள் அல்கோலியா தன்னாட்சி கார்ப்பரேஷன் அஸூர் தேடல் பட்டை இலான் ரெஸ்பான்ஸா திட்ட அடிப்படை தரவுத்தள மூளைப்பொருள் பிஆர்எஸ்/தேடல் கருத்து தேடல் வரையறுக்கப்பட்ட டீசல்பாயிண்ட் டிடிசர்ச் எலாஸ்டிக்ஸ் தேடல் எண்டெகா எக்ஸலீட் ஃபாஸ்ட் சர்ச் & டிரான்ஸ்பர் இங்க்டோமி லூசிட் இமேஜினேஷன் மார்க்லாஜிக் எஸ்ஏபி ஹனா ஸ்விஃப்டிப் தண்டர்ஸ்டோன் மென்பொருள் எல்எல்சி. வெஸ்பா விவிஸிமோ குறிப்புகள் மேலும் காண்க முறை பொருத்தம் மற்றும் சரம் பொருத்தம் கூட்டு சொல் செயலாக்கம் நிறுவன தேடல் தகவல் பிரித்தெடுத்தல் தகவல் மீட்டெடுப்பு முகப்பு தேடல் வெப்க்ரோலர், முதல் எஃப்டிஎஸ் இயந்திரம் தேடுபொறி குறியீட்டு-முழு உரை தேடலை ஆதரிக்க தேடுபொறிகள் குறியீடுகளை எவ்வாறு உருவாக்குகின்றன உரை எடிட்டர் அம்சங்கள் தகவல் மீட்டெடுப்பு வகைகள்