Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8 | Следующая страница реферата

++ прюнинг (pruning) – отсечение заведомо нерелевантных документов при поиске с целью ускорения выполнения запроса

++ прямой поиск – поиск непосредственно по тексту документов, без предварительной обработки (без индексирования)

++ псевдо-обратная связь – см. обратная связь

++ различительная сила слова (term specificity, term discriminating power, контрастность, различительная сила) – степень ширины или узости слова. Слишком широкие термины в поиске приносят слишком много информации, при это существенная часть ее бесполезна. Слишком узкие термины помогают найти слишком мало документов, хотя и более точных.

++ регулярное выражение (regualr expression, pattern, «шаблон», реже
«трафарет», «маска») – способ записи поискового предписания, позволяющий определять пожелания к искомому слову, его возможные написания, ошибки и т.д. В широком смысле – язык, позволяющий задавать запросы неограниченной сложности

++ релевантность (relevance, relevancy) – соответствие документа запросу

++ сигнатура (signature, подпись) – множество хеш-значений слов некоторого блока текста. При поиске по методу сигнатур все сигнатуры всех блоков коллекции просматриваются последовательно в поисках совпадений с хеш- значениями слов запроса

++ словоизменение (inflection) – образование формы определенного грамматического значения, обычно обязательного в данном грамматическом контексте, принадлежащей к фиксированному набору форм (парадигме), характерного для слов данного типа. В отличие от словообразования никогда не приводит к смене типа и порождает предсказуемое значение. Словоизменение имен называют склонением (declension), а глаголов – спряжением
(conjugation)

++ словообразование (derivation) – образование слова или основы из другого слова или основы. Чаще приводит к смене типа и к образованию слов, имеющих идеосинкразическое значение

++ смыслоразличительный – см. различительная сила

++ спам поисковых систем (spam, спамдексинг, накрутка поисковых систем)
– попытка воздействовать на результат информационного поиска со стороны авторов документов

++ статическая популярность – см. PageRank

++ стемминг – поцесс выделения основы слова

++ стоп-слова (stop-words) – те союзы, предлоги и другие частотные слова, которые данная поисковая система исключила из процесса индексирования и поиска для повышения своей производительности и/или точности поиска

++ суффиксные деревья, суффиксные массивы (suffix trees, suffix arrays,
PAT-arrays) – индекс, основанный на представлении всех значимых суффиксов текста в структуре данных, известной как бор (trie). Суффиксом в этом индексе называю любую «подстроку», начинающуюся с некоторой позиции текста
(текст рассматривается как одна непрерывная строка) и продолжающуюся до его конца. В реальных приложениях длина суффиксов ограничена, а индексируются только значимые позиции – например, начала слов. Этот индекс позволяет выполнять более сложные запросы, чем индекс, построенный на инвертированных файлах

++ токенизация (tokenization, lexical analysis, графематический анализ, лексический анализ) – выделение в тексте слов, чисел, и иных токенов, в том числе, например, нахождение границ предложений

++ точность (precision) - доля релевантного материала в ответе поисковой системы

++ хеш-значение (hash-value) – значение хеш-функции (hash-function), преобразующей данные произвольной длины (обычно, строчку) в число фиксированного порядка

++ частота (слова) в документах (document frequency, встречаемость в документах, документная частота) – число документов в коллекции, содержащих данное слово

++ частота термина (term frequency, TF) – частота употреблений слова в документе

++ шингл – (shingle) – хеш-значение непрерывной последовательности слов текста фиксированной длины

++ PageRank – алгоритм расчета статической (глобальной) популярности страницы в интернете, назван в честь одного из авторов - Лоуренса Пейджа.
Соответствует вероятности попадания пользователя на страницу в модели случайного блуждания

++ TF*IDF – численная мера соответствия слова и документа в векторной модели; тем больше, чем относительно чаще слово встретилось в документе и относительно реже в коллекции

--------------------
[1] В отечественной литературе алгебраические модели часто называют линейными
[2] Gerard Salton (Sahlman) 1927-1995. Он же Селтон, он же Залтон и даже
Залман, он же Жерар, Герард, Жерард или даже Джеральд в зависимости от вкуса переводчика и допущенных опечаток http://www.cs.cornell.edu/Info/Department/Annual95/Faculty/Salton.html

http://www.cs.virginia.edu/~clv2m/salton.txt

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: антикризисное управление предприятием, реферат на тему образование.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки