Einführung in die Informationswissenschaft

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Textstatistik Textstatistik (Relevance Ranking I). Fazit • Sortierung nach „einfacher“ Gewichtung: ODER-Variante (Beispiel: Freestyle von Lexis-Nexis) sowie UND-Variante (Beispiel: AlltheWeb) • Vektorraummodell von Gerard Salton: Ein Dokument wird durch einen Vektor repräsentiert; die Dimensionen sind Wortstämme/ Grundformen oder Phrasen; die Werte auf den Dimensionen entstammen der „einfachen“ Gewichtung • Ähnlichkeit zwischen Anfragen und Dokumenten bzw. zwischen Dokumenten untereinander: Cosinus • eingesetzt bei SMART (Sonderbehandlung von Niedrig- und von Hochfrequenzworten) • Errechnung von Zentroid- und Superzentroid-Vektoren • Relevance Feedback HHU Düsseldorf, WS 2004/05 Einführung in die Informationswissenschaft 284
Textstatistik Textstatistik (Relevance Ranking I). Fazit • Probabilistisches Modell: Ranking nach der Wahrscheinlichkeit, dass ein Dokument für eine Suchfrage relevant ist • Abschätzen der Wahrscheinlichkeit von Worten, die in relevanten Dokumenten vorkommen – „verdecktes“ Relevance Feedback: Analyse von top gereihten Dokumenten (mit anderem Verfahren geordnet) – „offenes“ Relevance Feedback: Analyse von Dokumenten (mit anderem Verfahren geordnet), die vom Nutzer als relevant bzw. nicht relevant eingestuft worden sind • Zuordnung der (neu errechneten) Gewichtungswerte zu den Dokumenten (analog zu IDF). Neue Suche HHU Düsseldorf, WS 2004/05 Einführung in die Informationswissenschaft 285
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