Gloria Bordogna CNR IDPA Via Pasubio 5, c/o POINT, Dalmine (BG)

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1 Strutture dati per sistemi di INFORMATION RETRIEVAL Gloria Bordogna CNR IDPA Via Pasubio 5, c/o POINT, Dalmine (BG)

2 Creazione di una struttura dati struttura dati per organizzare gli indici Scopo (efficienza): velocizzare la ricerca di indici Compattare la matrice sparsa di correlazione termini documenti l indice viene costruito off-line prima di permette la ricerca ottimizzare la ricerca per query costituite da un singolo termine

3 Creazione di un Indice a file inverso Calcolo significatività indici Regole di parsing Costruzione dell indice Parser dizionario Inverted index Posting file Stop list tokenizer documents Stemmer Regole di stemming

4 Struttura dati a file inverso Indipendente dal modello di retrieval che il sistema di IR adotta. Informazioni associate ad ogni termine indice (nel dizionario) : puntatore alla lista di documenti che lo contengono (nel posting file). Per ogni documento puntato: la frequenza del termine nel documento (tf) la posizione nel documento di ogni occorrenza del termine (opzionale, solo per abilitare query con contesto). le sue occorrenze nella collezione df per il calcolo della IDF e per ottimizzare la valutazione di query Booleane)

5 Struttura dati a file inverso Il dizionario contiene per ogni indice: termine, frequenza globale, puntatore alla lista di posting nel posting file La lista di posting contiene per ogni elemento 1. l identificatore univoco del documento (DOCID) che in File Text è associato a un nome file o locazione URL. 2. Frequenza del termine nel documento (tf). 3. Posizione nel documento di ogni occorrenza del termine espressa come numero di parola dall inizio del documento, num. Byte dall inizio del documento, num. di sezione, paragrafo, frase, numero di parola nella frase File Dizionario File di Posting D1: nome_file1.doc, ms_word D2: nome_file2.txt, wordpad D3: nome_file3, acrobat_reader File text contenente l elenco ordinato dei DOCID

6 Occupazione in memoria della Struttura dati a File Inverso Lo spazio richiesto per memorizzare il dizionario (indice) è piuttosto ridotto. Il vocabolario cresce come O(N β ) (legge di Heap) dove N è lo spazio occupato dal testo dei documenti e β è una costante tra 0.4 e 0.6. Es: N = 1Gb dizionario circa 5 Mb. D altra parte le occorrenze richiedono molto più spazio. Poiché ogni parola che compare nel testo di un documento è riferita una volta nella struttura dati, lo spazio cresce come O(N).

7 Ottimizzazione del posting file Si applicano tecniche di compressione a: nomi dei termini nel dizionario identificatori dei documenti e occorrenze dei termini Tecnica di compressione dei DOCID con indirizzo relativo term (d 1,tf 1 ), (d 2,tf 2 ),... (d n,tf n ) sfrutta l ordinamento crescente dei DOCID nel posting file ogni DOCID i è sostituito dall intervallo DOCID i -DOCID i-1 I numeri sono codificati usando meno bit L indice viene ridotto del 10-15% Es: Term1 (200,10), (350,3), (550,5), (600,1), uso 2 byte per DOCID assoluto (200,10), (150,3), (200,5), (50,1) uso 1 byte per DOCID relativo Lo stesso criterio si può usare per le occorrenze del termine in ogni documento nel posting file

8 Ottimizzazione del posting file INDIRIZZAMENTO A BLOCCHI: Le occorrenze di un termine nel posting file puntano a blocchi di documenti o ogni documento viene diviso in blocchi. dove compare la parola 17 Vantaggi: il numero di bit del puntatore è più piccolo rispetto a quello che memorizza le occorrenze nella posizione precisa nel testo. Tutte le occorrenze di una parola dentro un singolo blocco hanno lo stesso riferimento. Svantaggi: Le ricerche per contesto richiedono più operazioni.

9 RICERCA in un file Inverso : Accesso al file dizionario e ricerca dei termini nella query Reperimento della lista di posting associata a ogni termine trovato nel dizionario Filtraggio dei risultati: se la query contiene più termini connessi da operatori le liste parziali dei risultati vanno fuse (operazione di merge) in una lista globale. Se gli operatori sono di prossimità o adiacenza e il file inverso adotta un indirizzamento a blocchi è necessario scandire i blocchi per ottenere l offset delle occorrenze nel blocco dei termini.

10 File di Posting con Skip Pointers : Per ottimizzare le ricerche si introducono nelle liste di posting dei termini dei puntatori di skip (che saltano un certo numero di occorrenze) DIZIONARIO POSTING FILE t1 d1, d2, d9, d11, d25, d26, d71, d80, d t2 d4, d6, d79, d111, d125, d226, d271, d290

11 File Inverso: ottimizzazione Inversione completa (full inversion) memorizzazione della posizione precisa delle occorrenze delle parole ( O(n) overhead circa 40%) Indirizzamento a blocchi nei documenti ogni termine nel dizionario punta a blocchi nei documenti (la dim. del puntatore varia da 1 a 3 byte a seconda della dim. dei documenti della collezione) (overhead del 5%) (limite 256 blocchi in documenti di 200Mb) Indirizzamento a blocchi di documenti si punta a 256 o 64K blocchi di documenti (ciò richiede 1 o 2 byte per puntatore) indipendentemente dalle dimensioni della collezione 17

12 Indice Inverso: aggiornamento AGGIUNTA DI NUOVI DOCUMENTI: Aggiornamento del dizionario e del posting file CANCELLAZIONE: gestione mediante FLAG associato ad ogni documento nel file TEXT. File Dizionario 17 File di Posting DOCID File text contenente l elenco ordinato dei DOCID D1: nome_file1.doc, 1 D2: nome_file2.txt, 0 D3: nome_file3, 1 FLAG

13 Indice Lineare Termine Puntatore alla lista inversa di postings ant bee cat dog elk fox gnu hog Algoritmo ricorsivo di ricerca binaria: trova l'elemento a metà fra l'inizio e la Lista fine del dizionario; se è uguale a quello da Inverted cercare, restituisci true; se è maggiore, cerca solo nella prima metà; altrimenti, cerca solo nella seconda metà; 16 Il dizionario può essere tenuto in memoria (a pezzi) durante il retrieval

14 Indice Lineare Vantaggi Può essere acceduto velocemente, es., con una ricerca binaria, O(log n) E adatto per la valuazione sequenziale, es., comp* Occupazione economica dello spazio di memoria 17 Svantaggi Difficile l aggiornamento incrementale: Gli indici devono essere ricostruiti se si inseriscono nuovi termini

15 Indice a B-tree Catalog, hardware network Review, synonym Apparatus, biomedicine morpheme Number, paper Enciclopedia, grammar publication B-tree di ordine d: Ogni nodo memorizza più termini La radice contiene tra 1 e d termini. Ogni nodo intermedio contiene tra d/2 e d termini Se k i èl iesimo termine in un nodo intermedio tutti i termini nell (i-1) esimo figlio sono lessicograficamente più piccoli di k i tutti i termini nell (i+1) esimo figlio sono lessicograficamente più 18 grandi di k i Tutte le foglie hanno la stessa profondità (bilanciamento)

16 Indice a B-tree Vantaggi Può essere acceduto velocemente (visita ricorsiva i nodi) numero massimo di accessi a un B tree di ordine d: O(log d n) dove n è il numero di livelli (altezza del B tree) e d il numero di elementi per nodo Conveniente per l aggiornamento Semplice aggiunta di nuovi termini Utilizzo economico dello spazio di memoria Svantaggi Inefficiente per la ricerca sequenziale, comp* Tende a diventare sbilanciato dopo diversi aggiornamenti (n cresce) Se l indice è tenuto su disco ogni nodo può richiedere un accesso al disco separato.

17 INDICE a (Suffix- Tree/Arrays) Generalizza i file inverted Utilità database genetici (i testi sono stringhe senza parole) ricerche complesse ad esempio per frasi e ricerca sequenziale (prefissi) O(m) indipendente dalla lunghezza N dell indice Nozioni di Base Tratta il testo di un documento come un unica stringa ogni posizione nel testo fino alla fine del testo è un suffisso ogni suffisso è univocamente identificato dalla posizione iniziale ove appare nel documento dal testo vengono selezionati dei punti indice che possono essere reperiti I puntatori ai suffissi sono memorizzati nelle foglie dell albero (suffix-tree) Le parti comuni ai suffissi sono memorizzate solo una volta

18 INDICE a Suffix-Tree This is a text. A text has many words. Words are made from letters Punti indice suffissi text. A text has many words. Words are made from letters text has many words. Words are made from letters many words. Words are made from letters words. Words are made from letters Words are made from letters made from letters letters Suffix-tree Ordine lessicografico : 1 visita in ordine dall alto al basso O(m) m lunghezza chiave di ricerca 60 letters ma text words de from ny words Ha tanti nodi figlio quanti sono i suffissi Ogni nodo ha almeno 2 figli Ogni arco è una sottostringa del suffisso has many A text has. Words are made.. 40 are made from 33

19 Suffix-Array This is a text. A text has many words. Words are made from letters. Punti indice text. A text has many words. Words are made from letters suffissi Suffix-array text has many words. Words are made from letters many words. Words are made from letters words. Words are made from letters Words are made from letters made from letters letters Let tex wor Ordine lessicografico delle posizioni dei suffissi ricerca binaria Ottimizzazione numero accessi sopra indice: campionamento del suffix-array con passo 4 e suffix=3

20 INDICE a (Suffix- Tree/Array) Vantaggi Adatti a ricerche complesse ad esempio per frasi e ricerca sequenziale (prefissi) comp* Svantaggi processo di costruzione costoso alto overhead (dal 120% al 240% della dimensione della collezione)

21 INDICE a Signature (maschera di bit) Diversamente da un file inverso la struttura dati a signature usa hash tables. si suddivide il documento (testo o immagine) in blocchi di lunghezza fissa (es. misurata in numero di indici contenuti o num di pixels) si assegna ogni blocco a una signature (di dimensione fissa), che viene usata per ricercare il documento effettuando un matching con la signature che viene associata alla query. La signature associata al blocco si ottiene attraverso OR delle stringhe di bit associate a ciascun termine nel blocco da una funzione di hashing

22 INDICE a Signature This is a text. A text has many words. Words are made from letters OR b=2 indici per blocco signature h(text) = h(many) = h(words) = h(made) = h(letters) = h = funzione di hash m=2 bit settati a 1 in modo casuale nella maschera di lunghezza B=6 (lunghezza della signature)

23 INDICE a Signature Consideriamo il testo d= text retrieval and information retrieval : H(information) = H(text) = H(data) = H(retrieval) = B=6, b=2, m=2 La signature dei due blocchi del documento d (dopo aver rimosso le stopwords) è: Rappresentazione a signature del documento d B1(d) = ottenuta H(text) = OR H(retrieval) = B2(d) = ottenuta H(information) = OR H(retrieval) =

24 INDICE a Signature - Ricerca B1(d) = ottenuta H(text) = OR H(retrieval) = B2(d) = ottenuta H(text) = OR H(retrieval) = Per cercare un dato termine si confronta la stringa di bit associata dalla funzione di hash al termine di ricerca verificando se è inclusa nelle signatures del documento. Es: ricercando text in d H(text) = che è contenuta in B1(d) e B2(d) text text reperisce d Consideriamo ora di ricercare data H(data)= è contenuta nelle stringhe B1(d) e B2(d) Data reperisce d ma in questo caso abbiamo un errore Le strutture dati a signature possono dare origine a risultati falsi

25 Probabilità di avere dei False Drop Un False Drop è la probabilità che una signature di un blocco soddisfi una query semplice anche se il blocco non contiene il termine cercato Tale probabilità aumenta se ci sono troppi bit a 1 nella signature dei blocchi Questa è la ragione della scelta di indicizzare a blocchi i documenti I false drop si minimizzano scegliendo B grande (signature lunga), b piccolo (blocchi piccoli) e m piccolo (pochi bit = 1) costo grande overhead 2% prob. False drop 10% overhead 0.046% prob. False drop 20% overhead

26 INDICE a Signature Vantaggi Bassa occupazione di memoria (dal 10% al 20% della dimensione della collezione) adatta per testi non troppo grossi Adatti per indicizzare dati multimediali (associando a sottoparti di immagine una maschera di bit) Svantaggi ricerca sequenziale (per prefissi) sulle signature eventualità di False drop l indice a file inverso è migliore nella maggior parte delle applicazioni rispetto all indice a signature

27 p strutturati Estensione del file posting inclusione dell ID delle sezioni o campi (Zone, o field) information: doc1.{sez1, sez2, sez3, } retrieval: doc1.{sez1, sez3, } Permette di valutare Vincoli strutturali Esistenza della sezione S Vincolidiinclusione A in sezione S A nella stessa sezione di B I termini A e B devono co-occorrere in una sezione comune

28 Indice per documenti strutturati Estensione dei termini nel dizionario Estensione dizionario degli indici con campi DIZIONARIO Fusion.abstract Fusion.title d1, d2 POSTING d1, d3, d4

29 Conclusioni -Velocità di accesso e di Retrieval Signature file << Suffix array << file inverso (a destra il più veloce) - Capacità di Memoria File inverso >> suffix array>> Signature file (a destra il più compatto)

30 Ricerca sequenziale di stringhe Se non c è un indice o se c è un indice a blocchi è necessario effettuare una ricerca sequenziale nel testo del documento o nel blocco per trovare una stringa (pattern) Problema: Dato un pattern P di lunghezza n e un testo T di lunghezza m (m >> n) trova tutte le posizioni di P in T Ci sono diversi algoritmi Alcuni per la ricerca esatta di P in T Altri per la ricerca di una stringa in T simile a P (ciò permette di tener conto di possibili errori di stampa nella formulazione di query

31 Ricerca Knuth Morris-Pratt Si utilizzano le informazioni sul confronto nella finestra precedente per riposizionare la finestra ottimizzando la ricerca O(m) Esempio TEXTURE OFA TEXT IS NOT TEXTUAL E la query TEXT La finestra è di 5 caratteri TEXTURE OFA TEXT IS NOT TEXTUAL A questo punto non c è un matching e quindi la finestra viene riposizionata TEXTURE OFA TEXT IS NOT TEXTUAL TEXTURE OFA TEXT IS NOT TEXTUAL TEXTURE OFA TEXT IS NOT TEXTUAL (trovato!) 11111

32 Tolleranza di Errori fuzzy pattern matching di stringhe Obbiettivo: rimediare a errori possibili di stampa nel testo dei documenti o nelle query; Metodo: Pattern matching di stringhe isolate: Per ogni parola nella query si esegue un confronto parziale tra stringhe e termini indice nel dizionario; tale confronto è basato sulla misura della similarità tra stringhe. Pattern matching contestuale di stringhe; come sopra poi si selezionano le coppie di stringhe con più alta co-occorrenza nei documenti della collezione Flight flew Milano London

33 Misure di Similarità tra stringhe Determinare la similarità tra due oggetti Longest Common Subsequence (LCS) (similarità) Caratteristiche: t i Τ, sim(t i, t i )= 1 t i, t j Τ, sim(t i, t j )= 0 se t i e t j sono completamente diverse t i, t j, t k Τ, sim(t i, t j )<sim(t i, t k ) se t i è più simile a t k che a t j Fornisce la lunghezza della sequenza più lunga di caratteri comuni alle due stringhe. Una sequenza di una stringa si ottiene cancellando zero o più caratteri. Esempio: misspell <---> mispell LCS= 7 misspelled <----> misinterpretted LCS= 7

34 Distanza tra stringhe Alternativamente si può usare una distanza per misurare la differenza tra stringhe. Distanza di Hamming Applicabile a stringhe di uguale lunghezza Calcola il numero minimo di caratteri che devono venire cambiati per trasformare una stringa nell altra: Siano v = (v 1,... v n ) e w = (w 1,... w n ) due parole (rappresentate come vettori di V). h(v,w) = { j: v j w j } ESEMPIO v=distribuire w=contribuito { D, I, S, R, E} = h(w,v)=h(v,w)=5 Si può normalizzare rispetto alla lunghezza della stringa N h(v,w)/ N 5/11 similarità(v,w) = 1- h(v,w)/ N = 6/11

35 Distanza Edit o di Levenshtein Generalizzazione della distanza di Hamming Stima il costo in termini di numero minimo di trasformazioni necessarie per convertire una stringa nell altra. Le stringhe possono avere lunghezze diverse Transformazioni (costo differente): Substitute: Sostituisce il carattere corrente nella stringa di input con quello corrente nella stringa target Delete : cancella il carattere corrente nella stringa di input Insert : Inserisce il carattere corrente della stringa target nella stringa di input ESEMPIO w = GATTACA y = TATATA GATTACA ATTACA TTACA TATACA TATATA (1 ins, 2 del, 1 sub) GATTACA TATTACA TATACA TATATA (0 ins, 1 del, 2 sub) Edit distance = 3

36 1 capron 2 crapron 3 craron 4 craon 5 crayon input Distanza Edit target Edit distance = 5

37 Ricerca nell INDICE di una stringa con tolleranza di errori Ottimizzare la Valutazione esaustiva e costosa della distanza di Edit con tutti I termni nel dizionario Approccio euristico 1. Restringe il calcolo a stringhe che iniziano con lo stesso carattere 2. Utilizza l indice permuterm considerando tutte le rotazioni r della stringa query q Es: q=maro rotazioni r=maro$ aro$m ro$ma o$mar Trovo nell INDICE permuterm le parole che iniziano con ogni rotazione r (omettendo un suffisso esempio di lunghezza es. L=1 ) ->cerco nell Indice permuterm mar* aro* ro$* o$m* Mar* -> mare, marchio Aro* - > aroma, ro$* -> moro, foro o$m* -> moro

38 Ricerca di una stringa nel dizionario 2 Approccio euristico con min distanza Edit Utilizzo di un indice K-grammi e seleziono i termini t nel dizionario che hanno un minimo numero # di kgrammi in comune con q Coeff. Di Jaccard:= t q / t q Regola: Coeff Jaccard> 0.5 ca caserma canestro mecca casse->casseruola as asso masso casse tasse casseruola se casse tasse caserma sentiero casseruola Es: q=case seleziono casse # di 2grams in q=case=3 # di 2grams di casseruola=9 # di 2grams di casseruola case=3 Coeff. Di Jaccard:= t q / t q =3/(3+9-3)=3/9=1/3 2grams di q=case=3 2grams di q=casse=4 2grams di casse case=3 Coeff. Di Jaccard:= t q / t q =3/(3+4-3)=3/4

39 Ricerca di una stringa con errori di battitura fonetici L utente ha digitato una parola che ha un suono simile a quello di un altra (tipico errore nello spelling dei nomi propri) Si generara un Soundex tabella FONETICA Phonetic hash Parole con suono simile hanno lo stesso codice in Soundex Algoritmo: Trasforma ogni indice in una stringa di 4 caratteri (Ci sono diverse conversioni): 1) mantieni la prima consonante 2) trasforma le vocali e H W Y 0 3) trasforma consonanti con stesso suono nello stesso digit: Es B F P V 1 C G J K Q S X Z 2 D T 3 M N 5 R 6 Elimina digit consecutivi, elimina 0, e mette 0 in testa, e conserva le prime 4 posizioni Trasforma il termine nella query q in sound Cerca q in Soundex

40 Ricerca di Pattern semplici Prefissi: Pattern che identificano l inizio di parole. anti --> antiquity, antibody, ecc. Suffissi: Pattern che identificano la fine di parole: ix --> fix, matrix, ecc. Sottostringhe: Pattern che identificano sottosequenze arbitrarie di caratteri. rapt --> enrapture, velociraptor ecc. Intervalli: coppie di stringhe che identificano una qualunque parola lessicograficamente intermedia tin to tix --> tip, tire, title, ecc.

41 Valutazione di query con wildcard * Costose: necessitano di strutture dati apposite INDICE PERMUTERM: è un sopraindice che contiene ordinate lessicograficamente tutte le rotazioni dei termini indice nel dizionario Indice permuterm Dizionario asa$c a$cas casa$ sa$ca Casa a$cos cosa$ osa$c sa$co Cosa Si inserisce il carattere $ di fine stringa Data la query q= c*sa q= c*sa$ la ruoto fino a portare * alla fine q=sa$c* e cerco nell indice permuterm INDICE Kgrammi: ^ =inizio di un termine Dizionario 3grams Sa$ ^ca q= c*sa ^c and sa$ Dizionario casa, cosa, causa, pausa, casa,castello, causa,