نموذج منطقي لاسترجاع المعلومات

يُعدّ نموذج استرجاع المعلومات البولياني ( BIR ) ^{[ 1 ]} نموذجًا كلاسيكيًا لاسترجاع المعلومات ، حيث تُسترجع المستندات بناءً على مدى استيفائها لشروط استعلام يستخدم المنطق البولياني . وباعتباره النموذج الأول والأكثر استخدامًا في مجال استرجاع المعلومات ^{[ 2 ]} ، فإنه يُعامل كل مستند كمجموعة من الكلمات أو المصطلحات . ويستخدم استعلام المستخدم عوامل منطقية مثل "و" و"أو" و"ليس" لإنشاء قاعدة استرجاع. ثم يُعيد النظام جميع المستندات التي تُطابق هذه القاعدة.

في النموذج البولياني، يتم تمثيل المستندات والاستعلامات باستخدام مفاهيم من نظرية المجموعات . يُنظر إلى المستند على أنه مجموعة بسيطة (مجموعة) من المصطلحات، والاستعلام عبارة رسمية ( تعبير بولياني ) تحدد المصطلحات التي يجب أن تكون موجودة أو غير موجودة في المستند المسترجع.

• المصطلح المفهرس (أو المصطلح ) هو كلمة مفتاحية تصف محتوى المستند. المصطلحات هي الوحدات الأساسية للنموذج. عادةً ما تُستبعد الكلمات الشائعة ذات المعلومات المحدودة (وتُسمى كلمات التوقف ) مثل "a" و"the" و"is" من استخدامها كمصطلحات مفهرسة.
• يُمثَّل المستند كمجموعة من المصطلحات المفهرسة. هذا نموذج "حقيبة الكلمات" ، أي أنه يتم تجاهل ترتيب المصطلحات وتكرارها في المستند الأصلي. على سبيل المثال، قد يُمثَّل مستندٌ حول نظرية بايز ببساطة كمجموعة${\displaystyle \{{\text{نظرية بايز، الاحتمالات، اتخاذ القرارات}}\}}$.
• الاستعلام هو تعبير رسمي عن حاجة المستخدم للمعلومات، مكتوب باستخدام مصطلحات الفهرسة وعوامل المنطق البولياني (و، أو ، لا). يسترجع النموذج كل مستند يُعتبر "مطابقًا" لهذا التعبير المنطقي.

لنفترض أن مجموعة المستندات الأصلية (الحقيقية) هي، على سبيل المثال

${\displaystyle D=\{D_{1},\ D_{2},\ D_{3}\}}$

أين

${\textstyle D_{1}}$= "مبدأ بايز: المبدأ الذي ينص على أنه عند تقدير معلمة ما، يجب على المرء أن يفترض مبدئيًا أن كل قيمة ممكنة لها احتمال متساوٍ (توزيع مسبق منتظم)."

${\textstyle D_{2}}$= " نظرية القرار البايزية : نظرية رياضية لاتخاذ القرارات تفترض وجود دوال المنفعة والاحتمال، وبموجبها يكون الفعل المختار هو فعل بايز، أي الفعل ذو أعلى منفعة متوقعة ذاتية. لو كان لدى المرء وقت غير محدود وقدرة حسابية غير محدودة لاتخاذ أي قرار، لكانت هذه الطريقة هي الأمثل لاتخاذ أي قرار."

${\textstyle D_{3}}$= " نظرية المعرفة البايزية : هي نظرية فلسفية ترى أن أفضل طريقة لقياس الوضع المعرفي لقضية ما (أي مدى ثباتها أو ترسيخها) هي الاحتمالية، وأن الطريقة المثلى لمراجعة هذه الاحتمالية هي من خلال التكييف البايزي أو إجراءات مماثلة. يستخدم عالم المعرفة البايزي الاحتمالية لتعريف واستكشاف العلاقة بين مفاهيم مثل الوضع المعرفي، والدعم، والقدرة التفسيرية ."

لنفترض المجموعة${\textstyle T}$من الشروط تكون:$${\displaystyle T=\{t_{1}={\text{Bayes' principle}},t_{2}={\text{probability}},t_{3}={\text{decision-making}},t_{4}={\text{Bayesian epistemology}}\}}$$ثم، المجموعة${\textstyle D}$عدد الوثائق كالتالي:$${\displaystyle D=\{D_{1},\ D_{2},\ D_{3}\}}$$أين$${\displaystyle {\begin{aligned}D_{1}&=\{{\text{probability}},\ {\text{Bayes' principle}}\}\\D_{2}&=\{{\text{probability}},\ {\text{decision-making}}\}\\D_{3}&=\{{\text{probability}},\ {\text{Bayesian epistemology}}\}\end{aligned}}}$$لنفترض أن الاستعلام${\textstyle Q}$كن ("الاحتمالية" و "صنع القرار"):$${\displaystyle Q={\text{probability}}\land {\text{decision-making}}}$$ثم لاسترجاع المستندات ذات الصلة:

1. أولاً، المجموعات التالية${\textstyle S_{1}}$و${\textstyle S_{2}}$من الوثائق${\textstyle D_{i}}$ يتم الحصول عليها (استرجاعها):$${\displaystyle {\begin{aligned}S_{1}&=\{D_{1},\ D_{2},\ D_{3}\}\\S_{2}&=\{D_{2}\}\end{aligned}}}$$أين${\displaystyle S_{1}}$يتوافق ذلك مع الوثائق التي تحتوي على مصطلح "الاحتمالية" و${\displaystyle S_{2}}$تتضمن مصطلح "صنع القرار".
2. وأخيرًا، الوثائق التالية${\textstyle D_{i}}$يتم استرجاعها استجابةً لـ${\textstyle Q}$:$${\displaystyle Q:\{D_{1},\ D_{2},\ D_{3}\}\ \cap \ \{D_{2}\}\ =\ \{D_{2}\}}$$حيث يبحث الاستعلام عن المستندات الموجودة في كلتا المجموعتين${\displaystyle S}$باستخدام عامل التقاطع.

هذا يعني أن الوثيقة الأصلية${\displaystyle D_{2}}$هو الجواب على${\textstyle Q}$.

إذا كان هناك أكثر من مستند واحد بنفس التمثيل (نفس المجموعة الفرعية من مصطلحات الفهرسة)${\displaystyle t_{n}}$يتم استرجاع كل وثيقة من هذا القبيل. هذه الوثائق لا يمكن تمييزها في سجلات الإيرادات الداخلية (بمعنى آخر، متطابقة).

• شكلية نظيفة
• سهل التنفيذ
• مفهوم بديهي
• إذا كانت مجموعة المستندات الناتجة صغيرة جدًا أو كبيرة جدًا، فمن الواضح مباشرة أي من العوامل ستنتج مجموعة أكبر أو أصغر على التوالي.
• يمنح ذلك المستخدمين (الخبراء) شعوراً بالتحكم في النظام. ويتضح فوراً سبب استرجاع مستند ما عند إجراء استعلام.

• قد يؤدي التطابق التام إلى استرجاع عدد قليل جدًا أو عدد كبير جدًا من المستندات
• من الصعب ترجمة الاستعلام إلى تعبير منطقي
• غير فعال بالنسبة للمفاهيم المقاومة للبحث ^{[ 3 ]}
• جميع الشروط متساوية في الأهمية
• أقرب إلى استرجاع البيانات منه إلى استرجاع المعلومات
• الاسترجاع بناءً على معايير القرار الثنائية دون مفهوم المطابقة الجزئية
• لم يتم تقديم أي تصنيف للوثائق (غياب مقياس التقييم).
• يجب ترجمة الحاجة إلى المعلومات إلى تعبير منطقي، وهو ما يجده معظم المستخدمين غير مريح.
• غالباً ما تكون الاستعلامات المنطقية التي يصوغها المستخدمون مبسطة للغاية.
• غالباً ما يُرجع النموذج إما عدداً قليلاً جداً أو عدداً كبيراً جداً من المستندات استجابةً لاستعلام المستخدم

من وجهة نظر رياضية بحتة، فإنّ BIR واضح ومباشر. أما من وجهة نظر عملية، فينبغي حلّ العديد من المشكلات الإضافية المتعلقة بالخوارزميات وهياكل البيانات، مثل اختيار المصطلحات (الاختيار اليدوي أو التلقائي أو كليهما)، والتجذير ، وجداول التجزئة ، وبنية الملفات المعكوسة ، وما إلى ذلك. ^{[ 4 ]}

• لاشكاري، أ.ح.؛ مهدوي، ف.؛ غومي، ف. (2009)، "نموذج منطقي في استرجاع المعلومات لمحركات البحث"، المؤتمر الدولي لإدارة المعلومات والهندسة 2009 ، ص 385-389 ، doi : 10.1109/ICIME.2009.101 ، ISBN  978-0-7695-3595-1، S2CID 18147603