25/05/2015. Relevance Feedback. Expansão de Consulta. Relevance Feedback

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1 Relevance Feedback Expansão de Consulta Relevance Feedback 1

2 Relevance Feedback Baeza-Yates; Ribeiro-Neto, (2011, cap 5) distinguem dois métodos: Explicit Relevance Feedback a informação para a reformulação da consulta é fornecida diretamente pelo usuário; Identificar termos dos documentos considerados relevantes para melhorar a consulta do usuário, melhorando o resultado da consulta; Implicit Relevance Feedback a informação para a reformulação da consulta é implicitamente derivada pelo sistema. Pesquisas indicam que melhoram os resultados de busca não somente de texto mas também de imagens; 2

3 Explicit Relevance Feedback por meio dos cliques Os usuários dos mecanismos de buscas (search engines) não somente verificam os resultados de suas buscas mas também clicam sobre eles; Os cliques refletem preferências por certos documentos no contexto de uma dada consulta (busca); Esses cliques podem ser contabilizados sem que o usuário perceba; Esses cliques podem refletir julgamentos de relevância e podem ser utilizados para decidir a relevância de documentos em futuras buscas (?) Explicit Relevance Feedback por eye tracking A posição dos olhos do usuário podem ser rastreados por dispositivos; Esses dispositivos permitem detectar a área da tela de interesse do usuário entre 60 e 90% dos casos; Essas dados fornecem informações a respeito da reação do usuário sobre o resultado de uma busca; 3

4 Modelo Vetorial Documento considerado não-relevante? Documento considerado Relevante Expressão de busca 1. Após uma busca, o usuário seleciona (marca) os documentos que considera relevantes e submete tal seleção aos sistema; 2. Os termos que ocorrem nos documentos identificados como relevantes são adicionados ao vetor da expressão de busca original, ou os pesos de tais termos são aumentados na construção de uma nova expressão de busca; 3. Termos que ocorrem em documentos identificados como não relevantes são excluídos da expressão de busca original, ou os pesos de tais termos são reduzidos; Modelo Probabilístico sim sim( d, ebusca) t i= 1 N log n n DOC 4 t 1, t 4, t DOC 1 t 1, t 4, t 8, t DOC 2 t 8, t 9, t sim( d, ebusca) t r ( N R n + r) log i= 1 ( n r) ( R r) DOC 4 t 1, t 4, t DOC 2 t 8, t 9, t DOC 1 t 1, t 4, t 8, t t 4, t 10 4

5 Implicit Relevance Feedback É realizado sem a intervenção/assistência do usuário; Análise Local Deriva a informação para feedback dos documentos melhor ranqueados no conjunto de resultados; Análise Global Deriva a informação para feedback de fontes externas tais como tesauros ou ontologias, ou relações entre termos extraídos dos documentos do corpus; Expansão de consultas Query Expansion 5

6 Um SRI é elemento mediador entre os usuários e um determinado acervo documental. O usuário interage com o sistema a fim de comunicar a sua necessidade de informação e obter documentos que possam satisfazer tal necessidade. Na maioria dos sistemas essa comunicação é feita por meio da especificação de termos que representam a necessidade do usuário. Nesse processo comunicativo entre usuário e sistema é fundamental a escolha criteriosa dos termos de busca para se recuperar documentos relevantes e ao mesmo tempo evitar itens não relevantes. A especificação da busca (consulta) é dependente do usuário, com toda a variabilidade inerente ao serhumano; É difícil ao usuário predizer os termos que resultem em um conjunto de documentos que efetivamente atenderão à sua necessidade. Além disso, geralmente as buscas dos usuários são expressas por meio de um número reduzido de termos ou palavras, não permitindo uma interpretação exata e inequívoca da necessidade de informação do usuário; 6

7 Expansão de consulta é o termo utilizado para referenciar os métodos e processos que visam melhorar a eficiência da recuperação de informação baseados no pressuposto de que as consultas definidas pelos usuários muitas vezes não refletem suas reais necessidades de informação. O objetivo principal é adicionar novos termos à consulta inicialmente formulada pelo usuário a fim de melhorar os resultados obtidos. O conceito de expansão de consulta está relacionado ao conceito mais genérico de reformulação de consulta, que pode envolver também a exclusão de termos de uma consulta inicial. O funcionamento de um mecanismo de expansão de consulta é dependente do modelo utilizado pelo sistema de recuperação de informação. No Modelo Booleano, por exemplo, os termos de expansão são combinados com os termos da consulta original por meio de operadores booleanos. O operador OR pode ser utilizado para realizar buscas mais genéricas, com um potencial aumento na revocação (recall). O operador AND restringe o resultado da consulta inicial, permitindo uma maior precisão, com uma consequente redução da revocação. Nas abordagens baseadas no Modelo Vetorial, termos de expansão são adicionados à consulta original juntamente com seus respectivos pesos (ROCCHIO, 1971). 7

8 Spink et al (2001) realizaram estudos envolvendo mais de um milhão de consultas utilizando a ferramentas de busca Excite em um único dia: 16 de setembro de Constatou-se que o número médio de termos utilizados em uma consulta varia entre 2 e 3. Mais da metade dos usuários reformulam suas buscas pelo menos uma vez. Esta constatação torna clara que as consultas iniciais muitas vezes não resultam em um conjunto de documentos satisfatórios para as necessidades de informação dos usuários. Efthimiadis (1996) distingue três modos diferentes de expansão de consulta 8

9 Manual (ou intelectual): o próprio usuário altera a sua consulta inicial por meio da adição de novos termos; Automática: quando o sistema gera os termos de expansão e os adicionados à consulta original; Interativo: o usuário seleciona termos de expansão a partir de um conjunto de termos apresentados pelo sistema; 9

10 baseada nos resultados da busca Está relacionado ao processo de Relevance Feedback. Este processo parte da ideia de que embora seja difícil formular uma primeira consulta eficiente, é fácil julgar a relevância dos documentos recuperados. 1. O usuário formula uma consulta e submete ao sistema; 2. O sistema retorna um conjunto inicial de documentos; 3. O usuário marca como relevante (ou não-relevante) alguns dos documentos recuperados e submete novamente ao sistema; 4. O sistema calcula uma melhor representação da necessidade de informação baseada no feedback do usuário. 5. O sistema apresenta um novo conjunto de documentos presumivelmente apresentado um aumento da precisão dos resultados. Essa interação com o sistema pode se repetir até que o usuário esteja satisfeito como o conjunto de documentos resultantes. baseada nos resultados da busca Segundo Ruthven e Lalmas (2003) existem dois tipos Relevance Feedback: User Relevance Feedback: o usuário pode indicar (marcar) os documentos resultantes de uma consulta como relevantes ou nãorelevantes e submeter essa nova informação ao sistema, que a utiliza na modificação da consulta original, adicionando novos termos e/ou alterando os pesos dos termos da consulta inicial a fim melhorar a eficácia da consulta. Pseudo (ou Blind) Relevance Feedback: não confia na informação de relevância fornecida pelo usuário e utiliza os documentos mais bem ranqueados na lista de resultados para aperfeiçoar a consulta. Esta técnica depende fortemente da qualidade da consulta inicial e de sua aptidão em recuperar documentos relevantes. 10

11 baseada nos resultados da busca Relevance Feedback Eficazes para melhorar resultados da recuperação; Somente aplicável se a consulta original do usuário resultar em um conjunto com um número razoável de documentos; Não podem ser aplicados na formulação da consulta inicial, pois nenhuma está disponível. User Relevance Feedback são dependentes da voluntariedade dos usuários em fornecer o seu parecer sobre a relevância dos documentos recuperados. Segundo Spink et al (2000), na maioria das vezes os usuários são relutantes em fazer isso. Os autores analisaram o comportamento de usuários de mecanismos de busca do arquivo de log do buscador Excite. Essa ferramenta de busca possuía o recurso More Like This como uma opção de Relevance Feedback. Embora reconhecidamente útil, o mecanismo de Relevance Feedback raramente era utilizada pelos usuários. 11

12 baseada em estruturas de conhecimento Os métodos baseados nos resultados da busca selecionam os termos de expansão a partir dos documentos resultantes da consulta inicial. Nesse caso, a eficácia da expansão da consulta depende fortemente da qualidade da consulta inicial. Essa dependência não existe nos modelos de expansão baseados em estruturas de conhecimento. Podem ser aplicados na formulação da consulta inicial. As estruturas de conhecimento podem ser dependentes do corpus ou independentes do corpus. 12

13 baseada em estruturas de conhecimento dependentes do corpus Analisam os documentos do acervo documental a fim de selecionar os termos que serão utilizados para a expansão da consulta; Dependências estatísticas entre termos são calculadas por meio da aplicação de cálculos de co-ocorrência. Uma forma simples de utilizar dados de co-ocorrência é identificar nos documentos termos de indexação que se assemelham aos termos de uma determinada consulta com o objetivo utilizá-los como termos de expansão. agrupamento (clustering) geração de matrizes de co-ocorrência construção automática de tesauros 13

14 baseada em estruturas de conhecimento independentes do corpus Utilizam estruturas de conhecimento que não apresentam relação com os documentos. São exemplos dessas estruturas: léxicos, glossários, dicionários, tesauros, ontologias; baseada em ontologia Dey et al (2005) Experiências em buscas na Web utilizando o Google; Relatam um aumento na precisão das consultas que foram expandidas com os termos das ontologias. Sack (2005) Base de dados bibliográfica e uma ontologia do domínio de problemas NP-completos; Modo interativo de expansão Termos semanticamente relacionados como sinônimos, termos específicos e termos genéricos eram sugeridos aos usuários; O autor aponta as vantagens do uso de uma ontologia ao fornecer aos usuários um conhecimento contextualizado. 14

15 baseada em ontologia Ontologia estrutura de conhecimento independente do corpus; Pode ser utilizada na expansão das consultas por meio da inserção de novos termos derivados dos relacionamentos entre os seus conceitos; A partir de uma interface adequada, as ontologias podem servir também como ferramentas para a seleção dos termos que irão compor a consulta inicial do usuário; Permite a uma pessoa leiga em um determinado domínio ou assunto consiga realizar consultas pertinentes em um sistema de recuperação de informação, ao mesmo tempo em que se familiariza com a terminologia do domínio de interesse; Referências 15

16 Referências DEY, L.; SINGH, S.; RAI, R.; GUPTA, S. Ontology aided query expansion for retrieving relevant texts. In: Proceedings 3rd International Atlantic Web Intelligence Conference. Lodz, Poland, EFTHIMIADIS, E. N. Query expansion. In: WILLIAMS, M.E. Annual Review of Information Science and Technology-ARIST. Medford, N.J.: Information Today, ROCCHIO, J. Relevance feedback in information retrieval. In: SALTON, G.: The SMART Retrieval System: experiments in automatic document processing. Englewood Cliffs, US, Prentice-Hall, RUTHVEN, I.; LALMAS, M. A survey on the use of relevance feedback for information access systems. The Knowledge Engineering Review, n.18, v.2, SACK, H. NPBibSearch: An ontology augmented bibliographic search. In: Proceedings 2nd Italian Semantic Web Workshop. Trento, Italy, SPINK, A.; WOLFRAM, D.; JANSEN, B.J.; SARACEVIC, T. Searching the Web: The public and their queries. Journal of the American Society for Information Science and Technology, v.52, n.3, SPINK, A.; JANSEN, B.J.; OZMULTU, H.C. Use of query reformulation and relevance feedback by Excite users. Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy, v.10, n.4,

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