Full-text search
ٹیکسٹ ریٹریول میں، فل ٹیکسٹ سرچ سے مراد ایک کمپیوٹر سے ذخیرہ شدہ دستاویز یا مکمل ٹیکسٹ ڈیٹا بیس میں مجموعہ تلاش کرنے کی تکنیکیں ہیں۔ مکمل متن کی تلاش کو میٹا ڈیٹا پر مبنی یا ڈیٹا بیس میں پیش کردہ اصل متن کے کچھ حصوں (جیسے عنوانات، خلاصہ، منتخب کردہ حصے، یا کتابی حوالہ جات) پر مبنی تلاشوں سے ممتاز کیا جاتا ہے۔ مکمل متن کی تلاش میں، سرچ انجن ہر ذخیرہ شدہ دستاویز کے تمام الفاظ کا جائزہ لیتا ہے کیونکہ یہ تلاش کے معیار سے ملنے کی کوشش کرتا ہے (مثال کے طور پر، صارف کے ذریعہ مخصوص متن)۔ مکمل متن تلاش کرنے کی تکنیک 1960 کی دہائی میں نمودار ہوئی، مثال کے طور پر 1969 سے آئی بی ایم اسٹائرز، اور 1990 کی دہائی میں آن لائن ببلیوگرافک ڈیٹا بیس میں عام ہو گئی۔ بہت سی ویب سائٹیں اور ایپلیکیشن پروگرام (جیسے ورڈ پروسیسنگ سافٹ ویئر) مکمل متن تلاش کرنے کی صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں۔ کچھ ویب سرچ انجن، جیسے کہ سابق الٹا وسٹا، مکمل متن تلاش کی تکنیکوں کو استعمال کرتے ہیں، جبکہ دیگر انڈیکس ان ویب صفحات کے صرف ایک حصے کو ان کے انڈیکسنگ سسٹم کے ذریعہ جانچتے ہیں۔ انڈیکسنگ دستاویزات کی ایک چھوٹی سی تعداد کے ساتھ کام کرتے وقت، فل ٹیکسٹ سرچ انجن کے لیے ہر استفسار کے ساتھ دستاویزات کے مندرجات کو براہ راست اسکین کرنا ممکن ہے، ایک حکمت عملی جسے "سیریل اسکیننگ" کہا جاتا ہے۔ یہ وہی ہے جو کچھ ٹولز، جیسے گریپ، تلاش کرتے وقت کرتے ہیں۔ تاہم، جب تلاش کرنے کے لیے دستاویزات کی تعداد ممکنہ طور پر زیادہ ہوتی ہے، یا انجام دینے کے لیے تلاش کے سوالات کی مقدار کافی ہوتی ہے، تو مکمل متن کی تلاش کا مسئلہ اکثر دو کاموں میں تقسیم ہوتا ہے: انڈیکسنگ اور سرچ۔ انڈیکسنگ مرحلہ تمام دستاویزات کے متن کو اسکین کرے گا اور تلاش کی اصطلاحات کی ایک فہرست بنائے گا (جسے اکثر انڈیکس کہا جاتا ہے، لیکن زیادہ درست طریقے سے مطابقت کا نام دیا گیا ہے)۔ تلاش کے مرحلے میں، جب کوئی مخصوص استفسار انجام دیا جاتا ہے، تو اصل دستاویزات کے متن کے بجائے صرف انڈیکس کا حوالہ دیا جاتا ہے۔ انڈیکس کرنے والا کسی دستاویز میں پائے جانے والے ہر اصطلاح یا لفظ کے لیے انڈیکس میں اندراج کرے گا، اور ممکنہ طور پر دستاویز کے اندر اس کی متعلقہ پوزیشن کو نوٹ کرے گا۔ عام طور پر انڈیکسر اسٹاپ الفاظ (جیسے "دی" اور "اور") کو نظر انداز کر دے گا جو تلاش میں مفید ہونے کے لیے عام اور ناکافی معنی دونوں ہیں۔ کچھ انڈیکسرز انڈیکس کیے جانے والے الفاظ پر زبان کے لحاظ سے مخصوص اسٹیمنگ کا بھی استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، الفاظ "ڈرائیوز"، "ڈرائیوز"، اور "ڈرائیوز" انڈیکس میں واحد تصور لفظ "ڈرائیو" کے تحت ریکارڈ کیے جائیں گے۔ صحت سے متعلق بمقابلہ ریکل ٹریڈ آف ریکل تلاش کے ذریعے واپس آنے والے متعلقہ نتائج کی مقدار کی پیمائش کرتا ہے، جبکہ درستگی واپس آنے والے نتائج کے معیار کی پیمائش ہے۔ یاد کرنا تمام متعلقہ نتائج پر واپس آنے والے متعلقہ نتائج کا تناسب ہے۔ درستگی متعلقہ نتائج کی تعداد اور واپس آنے والے نتائج کی کل تعداد کا تناسب ہے۔ دائیں طرف کا خاکہ کم صحت سے متعلق، کم ریکل تلاش کی نمائندگی کرتا ہے۔ خاکہ میں سرخ اور سبز نقطے کسی دی گئی تلاش کے لیے ممکنہ تلاش کے نتائج کی کل آبادی کی نمائندگی کرتے ہیں۔ سرخ نقطے غیر متعلقہ نتائج کی نمائندگی کرتے ہیں، اور سبز نقطے متعلقہ نتائج کی نمائندگی کرتے ہیں۔ ربط کی نشاندہی اندرونی دائرے کے مرکز میں تلاش کے نتائج کی قربت سے ہوتی ہے۔ دکھائے گئے تمام ممکنہ نتائج میں سے، جو اصل میں تلاش کے ذریعے واپس کیے گئے تھے وہ ہلکے نیلے پس منظر پر دکھائے گئے ہیں۔ مثال میں 3 ممکنہ متعلقہ نتائج کا صرف 1 متعلقہ نتیجہ واپس کیا گیا تھا، لہذا یاد کرنا 1/3، یا 33 ٪ کا بہت کم تناسب ہے۔ مثال کے لیے درستگی بہت کم 1/4، یا 25 ٪ ہے، کیونکہ واپس کیے گئے 4 نتائج میں سے صرف 1 متعلقہ تھا۔ قدرتی زبان کی ابہام کی وجہ سے، مکمل متن تلاش کے نظام میں عام طور پر درستگی کو بڑھانے کے لیے اسٹاپ ورڈز اور یاد کو بڑھانے کے لیے اسٹیمنگ جیسے اختیارات شامل ہوتے ہیں۔ کنٹرول شدہ الفاظ کی تلاش دستاویزات کو اس طرح سے ٹیگ کرکے کم صحت سے متعلق مسائل کو دور کرنے میں بھی مدد کرتی ہے کہ ابہام ختم ہو جائے۔ درستگی اور یاد کرنے کے درمیان تجارت آسان ہے: درستگی میں اضافہ مجموعی طور پر یاد کرنے کو کم کر سکتا ہے، جبکہ یاد کرنے میں اضافہ درستگی کو کم کرتا ہے۔ غلط مثبت مسئلہ مکمل متن کی تلاش سے بہت سے دستاویزات کو بازیافت کرنے کا امکان ہے جو مطلوبہ تلاش کے سوال سے متعلق نہیں ہیں۔ اس طرح کے دستاویزات کو فالس مثبت کہا جاتا ہے (ٹائپ I ایرر دیکھیں)۔ غیر متعلقہ دستاویزات کی بازیافت اکثر قدرتی زبان کی موروثی ابہام کی وجہ سے ہوتی ہے۔ دائیں طرف کے نمونے کے خاکہ میں، غلط مثبت کی نمائندگی غیر متعلقہ نتائج (سرخ نقطوں) کے ذریعے کی جاتی ہے جو تلاش کے ذریعے واپس کیے گئے تھے (ہلکے نیلے پس منظر پر)۔ بایسیئن الگورتھم پر مبنی کلسٹرنگ تکنیک غلط مثبت کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ "بینک" کی تلاش کی اصطلاح کے لیے، کلسٹرنگ کو دستاویز/ڈیٹا کائنات کو "مالیاتی ادارہ"، "بیٹھنے کی جگہ"، "ذخیرہ کرنے کی جگہ" وغیرہ میں درجہ بندی کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ زمروں سے متعلق الفاظ کے واقعات پر منحصر ہے، تلاش کی اصطلاحات یا تلاش کے نتائج کو ایک یا زیادہ زمروں میں رکھا جا سکتا ہے۔ اس تکنیک کو ای-ڈسکوری ڈومین میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا جا رہا ہے۔ کارکردگی میں بہتری مکمل متن کی تلاش کی خامیوں کو دو طریقوں سے دور کیا گیا ہے: صارفین کو ایسے ٹولز فراہم کرکے جو انہیں اپنے تلاش کے سوالات کا زیادہ واضح طور پر اظہار کرنے کے قابل بناتے ہیں، اور نئے سرچ الگورتھم تیار کرکے جو بازیافت کی درستگی کو بہتر بناتے ہیں۔ بہتر استفسار کے اوزار کلیدی الفاظ۔ دستاویز بنانے والوں (یا تربیت یافتہ اشاریہ سازوں) سے کہا جاتا ہے کہ وہ ان الفاظ کی فہرست فراہم کریں جو متن کے موضوع کو بیان کرتے ہیں، بشمول ان الفاظ کے مترادفات جو اس موضوع کو بیان کرتے ہیں۔ مطلوبہ الفاظ یاد کو بہتر بناتے ہیں، خاص طور پر اگر مطلوبہ الفاظ کی فہرست میں کوئی ایسا سرچ ورڈ شامل ہو جو دستاویز کے متن میں نہ ہو۔ فیلڈ محدود تلاش۔ کچھ سرچ انجن صارفین کو مکمل ٹیکسٹ سرچز کو اسٹورڈ ڈیٹا ریکارڈ کے اندر کسی خاص فیلڈ تک محدود کرنے کے قابل بناتے ہیں، جیسے "ٹائٹل" یا "مصنف"۔ ۔ وہ سرچز جو بولین آپریٹرز کا استعمال کرتی ہیں (مثال کے طور پر،) مکمل ٹیکسٹ سرچ کی درستگی کو ڈرامائی طور پر بڑھا سکتی ہیں۔ آپریٹر کہتا ہے، درحقیقت، "کسی بھی دستاویز کو اس وقت تک بازیافت نہ کریں جب تک کہ اس میں یہ دونوں شرائط نہ ہوں۔" آپریٹر کہتا ہے، درحقیقت، "اس لفظ پر مشتمل کسی بھی دستاویز کو دوبارہ حاصل نہ کریں"۔ اگر بازیافت کی فہرست بہت کم دستاویزات کو بازیافت کرتی ہے، تو آپریٹر کو یاد کرنے میں اضافہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے ؛ مثال کے طور پر، غور کریں۔ یہ تلاش آن لائن انسائیکلوپیڈیا کے بارے میں دستاویزات کو بازیافت کرے گی جو "آن لائن" کے بجائے "انٹرنیٹ" کی اصطلاح استعمال کرتے ہیں۔ درستگی میں یہ اضافہ بہت عام طور پر جوابی نتیجہ خیز ہوتا ہے کیونکہ یہ عام طور پر یاد کرنے کے ڈرامائی نقصان کے ساتھ آتا ہے۔ جملے کی تلاش۔ ایک فقرے کی تلاش صرف ان دستاویزات سے میل کھاتی ہے جن میں ایک مخصوص فقرہ ہوتا ہے، جیسے تصور کی تلاش۔ ایک ایسی تلاش جو کثیر الفاظ کے تصورات پر مبنی ہو، مثال کے طور پر کمپاؤنڈ ٹرم پروسیسنگ۔ اس قسم کی تلاش بہت سے ای-دریافت کے حل میں مقبول ہو رہی ہے۔ ہم آہنگی کی تلاش۔ ہم آہنگی کی تلاش ان تمام اہم الفاظ کی حروف تہجی کی فہرست تیار کرتی ہے جو متن میں ان کے فوری سیاق و سباق کے ساتھ پائے جاتے ہیں۔ قربت کی تلاش۔ ایک فقرے کی تلاش صرف ان دستاویزات سے میل کھاتی ہے جن میں دو یا زیادہ الفاظ ہوتے ہیں جو الفاظ کی ایک مخصوص تعداد سے الگ ہوتے ہیں۔ تلاش صرف ان دستاویزات کو بازیافت کرے گی جن میں الفاظ ایک دوسرے کے دو الفاظ کے اندر ہوتے ہیں۔ باقاعدہ اظہار۔ ایک باقاعدہ اظہار ایک پیچیدہ لیکن طاقتور استفسار نحو کو استعمال کرتا ہے جسے درستگی کے ساتھ بازیافت کے حالات کی وضاحت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ فجی سرچ ایسی دستاویز کی تلاش کرے گی جو دی گئی اصطلاحات اور ان کے ارد گرد کچھ تغیرات سے میل کھاتی ہو (مثال کے طور پر متعدد تغیرات کو حد تک محدود کرنے کے لیے فاصلہ ترمیم کریں) وائلڈ کارڈ سرچ۔ ایسی تلاش جو وائلڈ کارڈ کردار جیسے ستارے کے لیے تلاش کے استفسار میں ایک یا زیادہ حروف کو تبدیل کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، تلاش کے استفسار میں ستارے کا استعمال کرنے سے "گناہ"، "بیٹا"، "سورج" وغیرہ مل جائیں گے۔ ایک متن میں۔ بہتر سرچ الگورتھم گوگل کا تیار کردہ پیج رینک الگورتھم ان دستاویزات کو زیادہ اہمیت دیتا ہے جن سے دوسرے ویب پیجز نے منسلک کیا ہے۔ اضافی مثالوں کے لیے سرچ انجن دیکھیں۔ سافٹ ویئر درج ذیل دستیاب سافٹ ویئر پروڈکٹس کی جزوی فہرست ہے جس کا بنیادی مقصد مکمل ٹیکسٹ انڈیکسنگ اور سرچ کرنا ہے۔ ان میں سے کچھ ان کے تھیوری آف آپریشن یا اندرونی الگورتھم کی تفصیلی وضاحت کے ساتھ ہیں، جو اس بارے میں اضافی بصیرت فراہم کر سکتے ہیں کہ مکمل متن کی تلاش کیسے کی جا سکتی ہے۔ مفت اور اوپن سورس سافٹ ویئر اپاچی لوسین اپاچی سولر ارنگو سرچ بیس ایکس کینو سرچ لیمر/اندری منوگو سرچ اوپن سرچ پوسٹگری ایس کیو ایل سرچ ڈیمن اسفنکس سوش-ای ٹیریر آئی آر پلیٹ فارم زاپین ملکیتی سافٹ ویئر الگولیا آٹونومی کارپوریشن ایزور سرچ بار ایلان رسپانسا پروجیکٹ بیسس ڈیٹا بیس برین ویئر بی آر ایس/سرچ کانسیپٹ سرچنگ لمیٹڈ ڈیزل پوائنٹ ڈی ٹی سرچ ایلسٹکس سرچ اینڈیکا ایکسلڈ فاسٹ سرچ اینڈ ٹرانسفر انکٹومی لوسیڈ امیجینیشن مارکلجک ایس اے پی ہانا سوئفٹیپ تھنڈرسٹون سافٹ ویئر ایل ایل سی۔ ویسپا ویوسیمو حوالہ جات بھی دیکھیں پیٹرن میچنگ اور سٹرنگ میچنگ کمپاؤنڈ ٹرم پروسیسنگ انٹرپرائز سرچ انفارمیشن ایکسٹرکشن معلومات بازیافت فیسٹڈ سرچ ویب کرالر، پہلا ایف ٹی ایس انجن سرچ انجن انڈیکسنگ-سرچ انجن کس طرح مکمل متن کی تلاش کی حمایت کے لیے انڈیکس تیار کرتے ہیں ٹیکسٹ ایڈیٹر میں معلومات کی بازیافت کی انواع کی خصوصیات ہیں۔