原文:

布尔模型:

它是一个基于集合论和布尔代数的简单检索模型。查询被设计成具有精确语义的布尔表达式。检索策略基于二元决策准则。布尔模型认为索引项在文档中存在或不存在。

问题解决:

考虑 5 个包含 6 个术语的文档

  • 文档 1 =“术语 1 术语 3”
  • 文件 2 = '条款 2 条款 4 条款 6 '
  • 文件 3 = '条款 1 条款 2 条款 3 条款 4 条款 5 '
  • 文件 4 = '条款 1 条款 3 条款 6 '
  • 文件 5 = '条款 3 条款 4 '

布尔模型中的文档

|   | **第一期** | **第二学期** | **第三学期** | **第 4 期** | **第 5 期** | **第 6 期** | | **文件 1** | one | zero | one | zero | zero | zero | | **文件 2** | zero | one | zero | one | zero | one | | **文件 3** | one | one | one | one | one | zero | | **文件 4** | one | zero | one | zero | zero | one | | **文件 5** | zero | zero | one | one | zero | zero |

考虑一下这个查询

找到包含条款 1 和条款 3 而不是条款 2的文件

term1 ∧ term3 ∧ ¬ term2
|   | **术语 1** | **第二学期** | **第三学期** | 第四学期 | 第五学期 | 第六学期 | | **文件 1** | **1** | **1** | **1** | zero | zero | zero | | **文件 2** | **0** | **0** | **0** | one | zero | one | | **文件 3** | **1** | **0** | **1** | one | one | zero | | **文件 4** | **1** | **1** | **1** | zero | zero | one | | **文件 5** | **0** | **1** | **1** | one | zero | zero |
  • 文档 1 : 1 ∧ 1∧ 1 = 1
  • 文档 2 : 0 ∧ 0 ∧ 0 = 0
  • 文档 3 : 1 ∧ 1 ∧ 0 = 0
  • 文件 4 : 1 ∧ 1 ∧ 1 = 1
  • 文档 5 : 0 ∧ 1 ∧ 1 = 0

基于以上计算文档 1文档 4 与给定的查询相关

矢量模型:

执行运算的方法和计算所需的公式在第 1 部分的上一篇文档中有介绍。考虑以下文档集合。

  • 文档 1 = '一二'
  • 文件 2 = '三二四'
  • 文档 3 = '一二三'
  • 文档 4 = '一二'

使用的公式

有些术语在文档中出现三次、两次,有时只有一次。文档总数 n=4。因此,这些术语的 idf 值为:

one --> log2(4/3) = 0.4147
two --> log2(4/4) = 0
three --> log2(4/2) = 1
four -->log2(4/1) = 2

布尔模型中的表示

|   | **一** | **两个** | **三** | **四** | | **文件 1** | one | one | zero | zero | | **文件 2** | zero | one | one | one | | **文件 3** | one | one | one | zero | | **文件 4** | one | one | zero | zero |

词频计算

one --> 3/4 = 0.75
two --> 4/4 = 1
three --> 2/4 = 0.5
four --> 1/4 = 0.25

权重的计算(tf * idf )

weight(one) --> 0.75 * 0.4147 = 0.3110
weight(two) --> 1 * 0 = 0
weight(three) --> 0.5 * 1 = 0.5
weight(four) --> 0.25 * 2 = 0.5

用权重表示向量模型

|   | **一** | **两个** | **三** | **四** | | **文件 1** | 0.3110 | zero | zero | zero | | **文件 2** | zero | zero | zero point five | zero point five | | **文件 3** | 0.3110 | zero | zero point five | zero | | **文件 4** | 0.3110 | zero | zero | zero |

查询:包含“一三三”的文档

计算查询术语的权重(术语频率)

  • 重量(一)–> 1/3 = 0.333
  • 重量(三)–> 2/3 = 0.667

向量表示

  • 文件
  • 查询

相似度计算

文档的排名(对于排名,我们遵循了统计中的方法,将相同的排名分配给两个不同的项目)

| 文档 | **第二** | | 文档 | **第四节** | | 文档 | **1 号** | | 文档 | **第二** |

由于文档 3 之间的相似性大于其他文档之间的相似性,第三文档与查询更相关。