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資訊檢索之策略與技巧 The Strategy & Techniques of IR
邱子恆 臺北醫學大學通識教育中心
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大綱 資訊檢索之基本概念 檢索策略 檢索技巧 網路資源之檢索
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學習目標 瞭解資訊檢索之基本概念 瞭解資訊檢索之策略 瞭解資訊檢索之技巧 熟悉網路資源之檢索
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I. 資訊檢索之基本概念 IS&R 自然語言 vs. 控制字彙 precision vs. recall 布林邏輯運算元 切截 相近運算元
Known item search vs. subject search
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資訊儲存與檢索(IS&R Model)
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索引作業 檢索作業 資料 需求 分析內容 分析需求 選擇關鍵詞 選擇關鍵詞 索引典 轉譯 轉譯 資料庫 系統關鍵詞 系統關鍵詞 檢索結果 關鍵詞比對
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自然語言 自然語言是相對於人工語言的一種人類語言，也是最合乎人類教談行為的溝通方式，它依循著人類自然進化而發展，成為人和人之間溝通的最基本工具，如中文、英文、日文等都是自然語言。
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控制字彙 標題表 (Medical Subject Heading) 索引典 Scope note BT NT RT
Use / Use for
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標題表(Subject Headings)
LCSH=Library of Congress Subject Headings MeSH=Medical Subject Headings 是“控制字彙”的工具 (vs.自然語言 ) 以“詞彙”來表達文獻內容的“主題”
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標題表(Subject Headings)
按字母順排序，以BT,NT, RT(SA=See also)來表現詞彙間的關係 BT=廣義詞 NT=狹義詞 RT=相關詞 Use（See）=指引使用者由系統不用的詞到系統選用的詞 例: Cancer USE Neoplasms
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MeSH之例子– 範圍註 定義
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MeSH之例子—範圍註 相關詞 不用的詞
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MeSH之例子 – 樹狀結構
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MeSH之例子 – 複分
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以OVID-Medline實例說明
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自然語言檢索: cancer於所有與主題相關之欄位
共193,949篇
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自然語言檢索: cancer出現於文獻的篇名
共104,998篇
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控制字彙檢索 勾選此項
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自動mapping to MeSH 擴展 聚焦
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顯現主概念與子概念之文獻數
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可選擇需要的主題複分
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得到比自然語言檢索更精確的結果 共42,583篇
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Explode之功能:找更多相關文獻 共463,333篇
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Focus之功能:找更少相關文獻 共32,318篇
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Focus之意義 *表示為此文獻之主要主題
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回收率＆精確率 b+d a+c d c b a Recall(回收率/查全率) & Precision(精確率/查準率) 不相關 相關
總數 d c 未檢索到 b a 檢索到 不相關 相關
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查全率=a/(a+c) 查準率=a/(a+b)
相關 無關 c d a b
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布林邏輯(AND、OR、NOT) A AND B A AND B AND C A OR B A OR B NOT C
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切截 (truncation) Library, libraries, librarian, librarians, librarianship --> lib* (單複數, 詞性不同, 使用 右切截) Woman, Women --> Wom#n (單複數, 使用中間切截) Color, Colour --> Colo#r (美式/英式拚音, 使用中間切截)
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相近運算元 (adjacent/near)
ANALOG* ADJ1 DIGITAL* (1999) ANALOG* NEAR1 DIGITAL* (1999)
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Known item search 已知書目之檢索, 即精確檢索
用已知的書目資料來檢索, 包括: 作者, 題名, 期刊名, 出版商, 出版年… etc.
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Subject search 主題檢索 想檢索一下到底有那些關於某主題的文獻存在
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II. 檢索策略 針對一檢索問題之通盤考量或全面性規劃 分區組合檢索法 (Block Building)
引用文獻滾雪球法 (Citation Pearl Growing) 簡易檢索 (Brief search) 主題層面連續檢索 (successive facet strategies) 主題層面配對檢索 (pairwise facets strategies)
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分區組合檢索法 1. 選擇資料庫 2. 確定問題之主要概念及其布林邏輯關係 3. 依序找出代表每個概念之所有詞彙
4. 將各概念下所有詞彙以“OR”連結 5. 將步驟4所得結果以步驟2所決定之布林邏輯關係進行結合 6. 依步驟1至步驟5 規劃檢索敘述 7. 輸入檢索敘述 8. 評估檢索成果
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分區組合檢索法示意圖
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引用文獻滾雪球法 事先掌握一篇或數篇相關文章, 利用這些相關文章找尋更多相關的文章, 如此相關文章就像雪球一樣越滾越大.
在資訊檢索上的應用: 以相關文章的關鍵字或敘述語繼續檢索. 是由precision反向追求recall的方法 通常必須進行多次檢索, 才能找到足夠的相關文章.
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簡易檢索 最常見的檢索 通常用簡單的幾個關鍵字, 加上布林邏輯的組合 快速, 同時檢索到的文章不多, recall低 適用情形:
檢索者只想閱讀“幾篇”相關文章 執行已知書目檢索時 檢索概念相當專指 (specific) 時
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主題層面連續檢索 在決定檢索問題的主題層面之後, 必須確認各主題層面的優先順序.
在最專指概念或是可能產生最少資料的概念輸入系統後, 如果產生太多資料, 再輸入其他次要概念與之結合. 直到檢索者認為檢索筆數可以接受為止.
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主題層面連續檢索 適用情形: 當所有主題層面以布林運算元結合, 可能產生零筆資料時 當檢索問題中有一至二個主題層面涵義相當模糊時
當檢索問題具備其他非主題之檢索條件時 (如: 資料類型, 語文, 出版年代), 可將此非主題檢索條件視為第一個檢索概念
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主題層面連續檢索 適用情形: (續) 當檢索者寧願忍受誤引, 而不願失去相關文章時
當加入其他主題層面所花費的時間和金錢, 可能會超過直接列出檢索結果, 每筆一一審視時 當相關文獻過少, 檢索者願意檢視一些相關度較低的文章時
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主題層面連續檢索示意圖
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主題層面配對檢索 是先將主題層面兩兩配對, 並取其交集 也就是取任意二主題層面的交集而後聯集之 適用情形: 當所有主題層面都同樣重要時
當主題層面之專指性或模糊性相差不大時 當將所有主題層面結合可能導致零筆資料時
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主題層面配對檢索示意圖
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比較圖
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III. 檢索技巧 為完成特性目的所採取的行動 當檢索所得資料筆數過多時(通常指誤引太多) 當檢索所得資料筆數過少時(包括零筆資料)
當檢索者想提高 recall 時 當檢索者想提高 precision 時
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當檢索所得資料筆數過多時 是否過份簡化問題? 是否需要重新釐清檢索概念? 是否使用了正確的布林邏輯運算元? 是否使用過份含混或一般性之名詞?
是否應考慮使用控制字彙? 是否相近運算元限制過鬆? 是否切截應用過鬆?
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當檢索所得資料筆數過少時 是否將問題過份複雜化? 是否真有文獻探討該主題? 是否每個概念都使用足夠的檢索詞彙來表達?
是否相近運算元限制過緊? 是否使用了正確的布林邏輯運算元? 是否有語法或拼字上的錯誤? 是否該改用自然語言進行檢索? 是否考慮使用切截?
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當檢索者想提高 recall 時 增加同義詞和類同義詞的數目 使用較廣義的檢索詞彙 以自然語言檢索代替控制字彙檢索 檢索其他主題欄位
刪除布林邏輯運算元“AND”及“NOT” 增加切截的範圍 使用較鬆的相近運算元 刪除一些非主題之檢索限制(如:年代, 資料類型) 刪除一主題層面
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當檢索者想提高 precision 時 刪除部份類同義詞或是詞意含糊的檢索詞彙 使用專指性較高的詞彙進行檢索
當有適當的控制字彙工具時, 盡量使用其來代替自然語言 增加一主題層面 使用“ NOT” 除去不相關文章 減弱切截的範圍 加上非主題之檢索限制 (如年代,資料類型)
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Q & A?
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