RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN

Arturo Olvera L.

Otoño 2017

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Facultad de Ciencias de la Computación

By A. Olvera

ALTERNATIVE PROBABILISTIC MODEL

� BM25 (Best Match 25), toma en cuenta:� IDF, TF, Normalización de documentos

� BM1=

� Se considera un factor de frecuencia de término

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� En particular, se considera la normalización de documentos:

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BM11, BM15

� Con:

Factor de corrección

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BM25

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RETRIEVAL EVALUATION

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EVALUATION

� Desempeño

� Qué tan bien se ha realizado la recuperación??

� Necesidad del usuario…..

� Parte crítica/Fundamental en los sistemas de RI

� Permiten llevar a cabo comparaciones 105

Existen métricas al

respecto

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RETRIEVAL EVALUATION

� Utilidad:

� Desempeño de nuevas funciones ranking� Tipos de consulta � Efectividad el sistema R.I.� Análisis de las consultas� Relevancia de corpus

� Otras????

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RETRIEVAL EVALUATION

� Se remonta a 1952 (Cyril Cleverdon):� Indexado manual de 200 documentos� Relevancia

respecto a una consulta

� Pionero de :� Recall� Precision

� Colecciones referencia para prueba� Cranfield-2 collection

� Consultas específicas� se sabe cuáles son los docs. Relevantes

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PRECISION AND RECALL

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PRECISION AND RECALL

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By A. Olvera

PRECISION AND RECALL

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CURVE

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CURVE

� Del ejemplo anterior:� El doc. d123 respecta a 10% de documentos relevantes� Se tiene precision de 100% con 10% de Recall

� El doc. d123 respecta al tercero analizado y es el siguiente relevante

� Se tienen dos documentos relevantes de tres� Se tiene precision de 66.6% y recuerdo de 20%

� El análisis se lleva a cabo de manera sucesiva…..112

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CURVE

� Gráfica de 11 puntos (0,10,…,100)

� En este caso Precisiones respecto a Recall>50 tienen valor 0 ya que no se recuperan todos los documentos

� Debido a esto, se debe interpolar 113

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INTERPOLATED CURVE

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INTERPOLATED CURVE

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INTERPOLATED CURVE

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INTERPOLATED CURVE

� Suele graficarse varias consultas mediante el promedio:

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CURVES FOR COMPARING DISTINCT IR ALGORITHMS

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RECALL –PRECISION

� Ampliamente utilizadas en RI� Estimación máxima del recuerdo requiere del

conocimiento detallado del corpus� La estimación de estas métricas� consultas

establecidas a manera de grupos� Dependientes al orden???

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Puntos a considerar:

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P@5 AND P@10

� En la búsqueda WEB, no se requiere un alto recuerdo

� Usuario:� Top-Ranking � mejor impresión ante sus ojos

� En estos casos:

� Se cuantifica si el usuario encuentra relevantes o no los top N documentos 120

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P@5 AND P@10

� En general:

121P@N

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MAP: MEAN AVERAGE PRECISION

� Promedia las precisiones obtenidas después de que un nuevo documento relevante es observado� En casos de docs. No recuperados-> Precision=0

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R-PRECISION

� Útil para analizar el desempeño en consultas de manera individual

� De manera general:

� R-Precision Average para varias consultas

� Pregunta:

� Qué valor del top-X puedeser conveniente???

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PRECISION HISTOGRAMS

� Manera Gráfica de percibir el desempeño

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PRECISION HISTOGRAMS

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MRR: MEAN RECIPROCAL RANK

� Ütil en problemas de QA (Question-Answering)

� Ranking� Posición de la primer respuesta correcta

� También:

� Consultas de URL� Consultas de Webpages

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MRR: MEAN RECIPROCAL RANK

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THE E-MEASURE

� Considera Precisión y recuerdo simultáneamente

� Se especifica la relevancia de Precisión o Recuerdo

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??

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THE E-MEASURE

� Valores pequeños de b � Precision , b~0

� Valores grandes de b � Recuerdo b� ∞

� Con b=1 �

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F-Measure

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F-MEASURE: HARMONIC MEAN

� F∈∈∈∈ [0,1]

� F=0??

� F=1??

� Valores grandes de F ???

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USER-ORIENTED MEASURES

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USER-ORIENTED MEASURES

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USER-ORIENTED MEASURES

� Coverage Ratio

� Novelty Ratio

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DISCOUNTED CUMULATED GAIN (DCG)

� En métricas anteriores, no es posible determinar:� Documentos: Altamente, medianamente relevantes

� Es necesario considerar criterios (valores) de relevancia

� En particular � DCG

� En general, al examinar resultados de una consulta, podemos notar:� Es preferible tener en primeras posiciones a los docs.

Altamente relevantes� Documentos que aparecen al final del ranking, son

menos interesantes (para el usuario)134

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CG (CUMULATED GAIN)

� Supongamos:

� Una escala 0...3 donde 0=No relevante, 3=muy relevante

� Para dos consultas, los siguientes resultados:

� Suele considerarse el vector G=<, , , , > (Gain Vector) con cada una de estos valores de escala

� En particular, se utiliza la ganancia acumulada en este vector 135

By A. Olvera

CG (EJEMPLO)� Consideremos top 15 docs para los vectores:

� La suma acumulada para estos vectores es:

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Vectores CG Suavizados

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DCG

� Para calcular DCG, suele utilizarse escala logarítmica

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RANK CORRELATION METRICS

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RANK CORRELATION METRICS

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SPEARMAN COEFFICIENT

� Se basa en las diferencias entre posiciones de un mismo documento en R1 y R2 (Rankings)

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SPEARMAN COEFFICIENT

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GRÁFICA DE RANKING

� Al graficar las posiciones ranking:

� Hay correlación???143

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SPEARMAN COEFFICIENT

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SPEARMAN COEFFICIENT

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DOCUMENTOS

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DOCUMENTO

� Denota una unidad de información

� Posee sintaxis y estructura

� Tiene una semántica� por el autor

� Puede contener un estilo de presentación:� Dadas su sintaxis y estructura� Referente a alguna aplicación

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SINTAXIS DEL DOCUMENTO

� Expresa la estructura, estilo de presentación, semántica

� Uno o varios elementos pueden presentarse en conjunto

� La sintaxis del documento:� Puede expresarse en un lenguaje declarativo, lenguaje

de programación

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DOCUMENTOS/TEXTO

� El texto puede expresarse en lenguaje natural

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Complicado para

computadoras

Reto:Lenguaje en documentos que proporcione información de la

estructura, semántica, etc. ���� Entendible por humanos y computadoras¡¡

By A. Olvera

ESTILO DEL DOCUMENTO� Respecta a cómo se visualiza/imprime

� El estilo se puede indicar mientras se edita

� Puede contenerse en el documento: Tex, RTF

� Complementado por macros: LaTex

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TEXTO

� Querie Engines:

� Pequeños fragmentos de texto� No es texto normal� Comprensión � Semántica

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Importante para RI???

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METADATA

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METADATA

� Es información acerca de la información de los datos, dominios y su relación

� Datos� provenientes de datos

� Los meta-datos se asocian con (casi) todos los documentos en una colección

� Tipos:

� Descriptive Metadata

� Semantic Metadata

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DESCRIPTIVE METADATA

� Propiamente:� Autor del texto� Fecha de publicación� Fuente de la publicación� Tamaño del documento

Formato estándar: MARC (Machine Readable CatalogingRecord)

� …Son datos externos al significado del documento y respecta a datos de la creación de éste… [Marchionini]

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SEMANTIC METADATA

� Caracteriza el tema/tópico referente al contenido del documento

� Está asociada a una gran cantidad de documentos

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METADATA IN WEB DOCUMENTS

� Existe en web debido a propósitos:

� Ranking� contenidos� Derechos de propiedad intelectual� Firmas digitales� Comercio electrónico

� Formato fundamental:

� RDF (Resource Description Framework)

157WEB Semántica

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DOCUMENT FORMATS

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FORMATOS

� Los sistemas R.I. debes poder recuperar información a partir de diversos formatos de texto

� Algunos formatos:

� Non structured document formats

� Plain Text

� ASCII

� ISO Latin

� UTFs (Unicode Transformation Format), UTF8,16,32

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CONTENT-ORIENTED FORMATS

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� -

� DOC, DOCX, RTF, ODF, ODT,

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PAGE DESCRIPTION-BASED FORMATS

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o Post Script

o PDF

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INTERCHANGE FORMATS TO ENCODE

ELECTRONIC MAIL

� Multipurpose Internet Mail Exchange (MIME)

� Compress, ARJ (Archived by Robert Jung) for compressing text

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MULTIMEDIA

� Imágenes

� BMP� JPG (Joint Photographic Expertise Group)� GIF (Graphics Interchange Format) � PNG (Portable Network Graphics)

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MULTIMEDIA

� Video

� MPEG (Moving Picture Experts Group)�Codec

� MPEG-4-14 � MP4

� AVI (Audio Video Interlave)� Container

� 3GP � Container

� MTK � Container

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MULTIMEDIA

� Audio

� MIDI (Musical Instrument Digital Interface)

� WAV, AIFF � Sin compresión

� MP3

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TAG-BASED FORMATS

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� HTML (HyperText Markup Language)

� XML (eXtensible Markup Language)