Relevance feedback
مطابقت کی رائے کچھ معلومات کی بازیافت کے نظام کی ایک خصوصیت ہے۔ مطابقت کی رائے کے پیچھے خیال یہ ہے کہ کسی دیئے گئے استفسار سے ابتدائی طور پر واپس آنے والے نتائج کو لینا، صارف کی رائے جمع کرنا، اور اس بارے میں معلومات کا استعمال کرنا کہ آیا وہ نتائج نئے استفسار کو انجام دینے کے لیے متعلقہ ہیں یا نہیں۔ ہم مفید طور پر تین قسم کے فیڈ بیک کے درمیان فرق کر سکتے ہیں: واضح فیڈ بیک، مضمر فیڈ بیک، اور بلائنڈ یا "سیوڈو" فیڈ بیک۔ واضح فیڈ بیک متعلقہ تشخیص کرنے والوں سے حاصل کیا جاتا ہے جو کسی استفسار کے لیے حاصل کردہ دستاویز کی مطابقت کی نشاندہی کرتا ہے۔ اس قسم کی رائے کو صرف اس صورت میں واضح طور پر بیان کیا جاتا ہے جب تشخیص کرنے والے (یا کسی نظام کے دوسرے صارفین) کو معلوم ہو کہ فراہم کردہ رائے کو مطابقت کے فیصلوں کے طور پر سمجھا جاتا ہے۔ صارفین بائنری یا درجہ بند مطابقت کے نظام کا استعمال کرتے ہوئے واضح طور پر مطابقت کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔ بائنری مطابقت فیڈ بیک اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ایک دستاویز کسی دیئے گئے استفسار کے لیے یا تو متعلقہ ہے یا غیر متعلقہ ہے۔ درجہ بند مطابقت کی رائے نمبروں، حروف، یا وضاحتوں (جیسے "متعلقہ نہیں"، "کسی حد تک متعلقہ"، "متعلقہ"، یا "بہت متعلقہ") کا استعمال کرتے ہوئے پیمانے پر کسی سوال کے لیے کسی دستاویز کی مطابقت کی نشاندہی کرتی ہے۔ درجہ بند مطابقت ایک تشخیص کار کے ذریعہ تیار کردہ دستاویزات کی بنیادی ترتیب کی شکل بھی لے سکتی ہے۔ یعنی، تشخیص کار نتیجہ سیٹ کے دستاویزات کو (عام طور پر نزولی) مطابقت کی ترتیب میں رکھتا ہے۔ اس کی ایک مثال سرچ ویکی فیچر ہوگی جسے گوگل نے اپنی سرچ ویب سائٹ پر لاگو کیا ہے۔ متعلقہ فیڈ بیک کی معلومات کو اصل استفسار کے ساتھ مربوط کرنے کی ضرورت ہے تاکہ بازیافت کی کارکردگی کو بہتر بنایا جا سکے، جیسے کہ معروف روچیو الگورتھم۔ ایک کارکردگی میٹرک جو 2005 کے آس پاس مقبول ہوا تاکہ واضح مطابقت کے تاثرات کی بنیاد پر درجہ بندی کے الگورتھم کی افادیت کی پیمائش کی جا سکے۔ دیگر اقدامات میں k پر درستگی اور اوسط درستگی شامل ہیں۔ مضمر فیڈ بیک کا اندازہ صارف کے رویے سے لگایا جاتا ہے، جیسے کہ یہ نوٹ کرنا کہ وہ کون سے دستاویزات کرتے ہیں اور دیکھنے کے لیے منتخب نہیں کرتے، دستاویز دیکھنے میں گزارے گئے وقت کی مدت، یا پیج براؤزنگ یا اسکرولنگ ایکشن۔ تلاش کے عمل کے دوران بہت سے اشارے ہوتے ہیں جنہیں کوئی بھی مضمر فیڈ بیک اور جواب میں فراہم کرنے کے لیے معلومات کی اقسام کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔ واضح سے مضمر مطابقت کے تاثرات کے کلیدی اختلافات میں شامل ہیں: صارف آئی آر سسٹم کے فائدے کے لیے مطابقت کا اندازہ نہیں لگا رہا ہے، بلکہ صرف اپنی ضروریات کو پورا کر رہا ہے اور صارف کو لازمی طور پر مطلع نہیں کیا جاتا ہے کہ ان کے رویے (منتخب کردہ دستاویزات) کو مطابقت کے تاثرات کے طور پر استعمال کیا جائے گا۔ اس کی ایک مثال ڈیول ٹائم ہے، جو اس بات کی پیمائش ہے کہ صارف تلاش کے نتیجے میں منسلک صفحہ کو دیکھنے میں کتنی دیر گزارتا ہے۔ یہ اس بات کا اشارہ ہے کہ تلاش کا نتیجہ صارف کے استفسار کے ارادے کو کتنی اچھی طرح پورا کرتا ہے، اور اسے تلاش کے نتائج کو بہتر بنانے کے لیے فیڈ بیک میکانزم کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ فرضی مطابقت فیڈ بیک، جسے بلائنڈ مطابقت فیڈ بیک بھی کہا جاتا ہے، خودکار مقامی تجزیہ کے لیے ایک طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ مطابقت کے فیڈ بیک کے دستی حصے کو خودکار بناتا ہے، تاکہ صارف کو توسیع شدہ تعامل کے بغیر بازیافت کی بہتر کارکردگی حاصل ہو۔ طریقہ یہ ہے کہ سب سے زیادہ متعلقہ دستاویزات کا ابتدائی سیٹ تلاش کرنے کے لیے معمول کی بازیافت کی جائے، پھر یہ فرض کیا جائے کہ ٹاپ "کے" رینک والے دستاویزات متعلقہ ہیں، اور آخر میں اس مفروضے کے تحت پہلے کی طرح مطابقت پر مبنی فیڈ بیک کیا جائے۔ طریقہ کار یہ ہے: ابتدائی استفسار کے ذریعے واپس کیے گئے نتائج کو متعلقہ نتائج کے طور پر لیں (زیادہ تر تجربات میں k کے 10 اور 50 کے درمیان ہونے کے ساتھ صرف ٹاپ k)۔ مثال کے طور پر ٹی ایف-آئی ڈی ایف وزن کا استعمال کرتے ہوئے ان دستاویزات میں سے ٹاپ 20-30 (اشارے نمبر) اصطلاحات کا انتخاب کریں۔ استفسار کی توسیع کریں، ان شرائط کو استفسار میں شامل کریں، اور پھر اس استفسار کے لیے واپس کیے گئے دستاویزات کا موازنہ کریں اور آخر میں انتہائی متعلقہ دستاویزات واپس کریں۔ کچھ تجربات جیسے (Buckley et al.1995) میں شائع کارنیل اسمارٹ سسٹم کے نتائج، TREC 4 تجربات کے تناظر میں فرضی مطابقت رائے کا استعمال کرتے ہوئے بازیافت کے نظام کی کارکردگی میں بہتری دکھاتے ہیں۔ یہ خودکار تکنیک زیادہ تر کام کرتی ہے۔ شواہد سے پتہ چلتا ہے کہ یہ عالمی تجزیہ سے بہتر کام کرتا ہے۔ استفسار کی توسیع کے ذریعے، ابتدائی دور میں چھوٹ جانے والے کچھ متعلقہ دستاویزات کو پھر مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے دوبارہ حاصل کیا جا سکتا ہے۔ واضح طور پر، اس طریقہ کار کا اثر توسیع کی منتخب شرائط کے معیار پر مضبوطی سے منحصر ہے۔ یہ ٹی آر ای سی ایڈہاک ٹاسک میں کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے پایا گیا ہے۔ لیکن یہ خودکار عمل کے خطرات کے بغیر نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، اگر سوال تانبے کی کانوں کے بارے میں ہے اور سب سے اوپر کئی دستاویزات چلی میں کانوں کے بارے میں ہیں، تو چلی سے متعلق دستاویزات کی سمت میں سوال کا بہاؤ ہو سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، اگر اصل استفسار میں شامل کیے گئے الفاظ استفسار کے موضوع سے غیر متعلقہ ہیں، تو بازیافت کا معیار خراب ہونے کا امکان ہے، خاص طور پر ویب سرچ میں، جہاں ویب دستاویزات اکثر متعدد مختلف موضوعات کا احاطہ کرتی ہیں۔ فرضی-مطابقت والے فیڈ بیک میں توسیعی الفاظ کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے، فرضی-مطابقت والے فیڈ بیک کے لیے ایک پوزیشنل مطابقت والا فیڈ بیک تجویز کیا گیا ہے تاکہ فیڈ بیک دستاویزات میں سے ان الفاظ کو منتخب کیا جا سکے جو فیڈ بیک دستاویزات میں الفاظ کی پوزیشن کی بنیاد پر استفسار کے موضوع پر مرکوز ہیں۔ خاص طور پر، پوزیشن کی مطابقت کا ماڈل استفسار کے الفاظ کے قریب آنے والے الفاظ کو اس وجدان کی بنیاد پر زیادہ وزن تفویض کرتا ہے کہ استفسار کے الفاظ کے قریب الفاظ استفسار کے موضوع سے متعلق ہونے کا زیادہ امکان رکھتے ہیں۔ بلائنڈ فیڈ بیک متعلقہ فیڈ بیک کے دستی حصے کو خودکار بناتا ہے اور اس کا فائدہ یہ ہے کہ تشخیص کاروں کی ضرورت نہیں ہے۔ مطابقت کی معلومات کا استعمال متعلقہ دستاویزات کے مندرجات کا استعمال کرتے ہوئے یا تو اصل استفسار میں اصطلاحات کے وزن کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے، یا استفسار میں الفاظ شامل کرنے کے لیے ان مواد کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ مطابقت کی رائے کو اکثر روچیو الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے نافذ کیا جاتا ہے۔ مزید پڑھنے کے حوالے مطابقت کے تاثرات لیکچر نوٹ-جمی لن کے لیکچر نوٹ، جو ڈوگ اوارڈ کے باب ماڈرن انفارمیشن ریٹریول اسٹیفن بٹچر، چارلس ایل اے کلارک، اور گورڈن وی کورمیک سے اخذ کیے گئے ہیں۔ معلومات کی بازیافت: سرچ انجنوں کو نافذ کرنا اور ان کا جائزہ لینا۔ ایم آئی ٹی پریس، کیمبرج، ماس۔، 2010۔ انٹرنیٹ سرچ الگورتھم معلومات کی بازیافت کی تشخیص zh: