Introduzione all Information Retrieval

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1 Corso di Web Mining & Retrieval Introduzione all Information Retrieval (a.a ) Roberto Basili 1

2 Outline Accesso e Ricerca delle informazioni distribuite Il processo di base dell IR Rilevanza Applicazioni dell IR: Classification Inf. Filtering & Routing Text Clustering Inf. Extraction, Question Answering Web search 2

3 Parte II: Information Retrieval Introduzione 3

4 Informazione Automatizzata Interne Esterne Pubbliche Sw libraries Lettere Basi di Dati Basi di Conoscenza Thesaura, Ontologie Videotex Blogs Grafici Immagini Personal Spaces Video Campioni Video Clips Chioschi Elettronici Pubblicazioni Multimediali Web pages Internet Portals DATI TESTI IMMAGINI SUONI MULTIMEDIALI 4

5 Applicazioni Midware Professionali Gestionali Tecniche Sistemi di Pagamento Elettronico Decisionali Controllo Operative Robotica Commutazione Misure Posta Elettronica Sistemi di Supporto Individuale Gestione Documentazione Telerilevamento Biblioteche CRM Digitali E-Government Commercio Elettronico Sound Editing Hard Disk Recording KM Controllo Ambientale DATI TESTI IMMAGINI SUONI MULTIMEDIALI 5

6 Reperimento della Informazione Se la memorizzazione (mediante dispositivi di memoria di massa) e massiva (testi, immagini, suoni, ) si pone il problema di ricercare tale informazione Il livello di astrazione consentito dai Sistemi Operativi (File System) e solo un primo livello: e insufficiente in molti casi (ad es. anagrafica) non e ottimale (riguardo alla velocità della ricerca) 6

7 Reperimento della Informazione Ricercare in generale significa definire i propri bisogni informativi memorizzare i risultati raffinare la propria selezione ridefinire i requisiti informativi navigare attraverso i dati trovati elaborare, cioè combinare i dati di diverse ricerche 7

8 Reperimento della Informazione (IR): Strumenti determinano (a priori) una strutturazione dell informazione da ricercare che rifletta il linguaggio di interrogazione rifletta la natura (cioe il contenuto) dei dati da ricercare (vd. JPEG, BMP, WAV!!) faciliti le operazioni interne di ricerca forniscono un linguaggio per la definizione dei bisogni informativi, detto linguaggio di interrogazione (Query language) 8

9 Dati: Tipico processo di IR Una collezione di documenti in linguaggio naturale. Una interrogazione utente (in genere una stringa di testo) Trovare: Un elenco ordinato di documenti rilevanti per la interrogazione (l ordinamento e decrescente) 9

10 Sistema di IR Documenti Query IR System Docs ordinati 1. Doc1 2. Doc2 3. Doc3.. 10

11 Rilevanza (Attinenza) La attinenza di un documento ad una interrogazione (query) e soggettiva e dipende da: appartenenza ad un campo semantico (soggetto) puntualità (essere recente ed al momento giusto) autorità (provenienza sicura) vicinanza agli obbiettivi dell utente ed al suo utilizzo dell informazione 11

12 Relevance da Stefano Mizzaro, "Relevance: The Whole History in Journal of the American Society of Information Science, volume 48, (9), , 1997, URL ="citeseer.ist.psu.edu/mizzaro96relevance.html" 12

13 Keyword (Parole chiave) Una keyword e costituita di una o piu parole rugby, Scozia, Italia 6 Nazioni, Istituto di Fisica Matematica Costituiscono la nozione piu semplice di attinenza, i.e. Occorrenza letterale nel testo Unico compromesso: Le parole definite come keyword debbono apparire frequentemente nel documento, indipendentemente del loro ordine (bag of words). 13

14 Limitazioni delle keywords (Silenzio) non vengono trovati documenti che includano (solo) termini sinonimi imposta vs. tassa, basket vs. pallacanestro Stati Uniti vs. USA (Rumore) vengono ritrovati documenti che includono termini ambigui imposta (finestra vs. tassa) Apple (company vs. frutta) operare (in mercato vs. chirurgia) Jaguar (macchina vs. software) Variabilità Ambiguità 14

15 oltre le keywords Le tecniche keyword-based e soprattutto estensioni e sviluppi recenti più espressivi Cenni alle implementazione di sistemi IR Modelli e metodi piuttosto che sistemistica Apprendimento automatico per il sostegno allo sviluppo su larga scala Legami con altre discipline: AI, SW e SE 15

16 IR intelligente Rendere sensibile il sistema al significato delle parole Es. imposta/ tassa, imposta/ finestra Considerare l ordinamento delle parole della interrogazione Es. computer science vs. science and computers Considerare l utente sulla base di un feedback esplicito o implicito Considerare informazioni sulla sorgente (ad es. autorità/affidabilità delle fonti) 16

17 Architettura di un sistema di IR User Need INTERFACCIA Utente OPERAZIONI sul testo Testo User Feedback OPERAZIONI sulla Query INDICIZZAZIONE Database Manager Query RICERCA INDICI Inverted file Docs Ordinati ORDINAMENTO Documenti Trovati Database Testi 17

18 Sistemi di IR: Componenti Operazioni sui Testi Selezione degli indici. Rimozione delle Stopword Stemming/Lemmatizzazione 18

19 Operazioni sui Testi. 19

20 Sistemi di IR: Componenti (2) INDICIZZAZIONE Costruisce l indice inverso: parole riferimenti ai documenti RICERCA: trova i documenti che includono un elemento della interrogazione (usando l indice inverso) ORDINAMENTO dei documenti trovati secondo i valori di attinenza. 20

21 Sistemi di IR: Componenti (3) Interfacce utente: gestiscono le interazioni Inserimento interrogazione e visualizzazione dei documenti. Relevance feedback. Visualizzazione dei risultati. Operazioni sulla Query: trasformano la query per migliorare le prestazioni: Espansione (Query expansion), per es. mediante un thesaurus. Trasformazione (pesatura) mediante relevance feedback. 21

22 IR: Ulteriori task Categorizzazione Automatica di Documenti Information filtering (spam filtering) Information routing Document clustering Recommending information or products Information extraction and Summarisation Question answering Opinion Mining 24

23 IR: Storia s: Esplorazione iniziale per piccole collezioni (abstract scientifici, leggi e documenti commerciali). Sviluppo del modello booleano di base e del Vector-Space Model Salton et Cornell University 25

24 1980 s: IR: Storia (2) Database documentali di enormi dimensioni Alcuni gestiti da imprese: Lexis-Nexis MEDLINE 26

25 1990 s: IR: Storia Ricerca di documenti attraverso Internet (FTP) Archie WAIS Ricerca nel World Wide Web Lycos Yahoo Altavista 27

26 1990 s continued: Competizioni NIST TREC IR: Storia Sistemi di raccomandazione Amazon NetPerceptions (collaborative filering) Categorizzazione automatica di documenti e & document clustering 28

27 2000 s Link analysis Google Storia Recente Information Extraction MUC conferences (80 s-90 s) Portali (WonderPort, Radiocor) Content Management (NetOWL, TREVI, NAMIC) Question Answering TREC Q/A track 29

28 IR : Storia recente 2000 s: Multimedia IR Immagini Video Audio e music Cross-Language IR DARPA Tides Sommarizzazione di Documenti 30

29 IR: Contiguita Disciplinare Database Management Library and Information Science Artificial Intelligence Natural Language Processing Machine Learning 31

30 Database Management Focus su dati strutturati memorizzati in tabelle relazionali non in testo libero. Focus su elaborazione efficiente di interrogazioni in linguaggi formali non ambigui (SQL). Semantica chiara di dati ed interrogazioni. DB distribuiti: interoperabilità Trend verso dati semi-strutturati (XML) cioe verso problemi simili a quelli di IR/AI. 32

31 Library and Information Science Focus sugli aspetti di utilizzabilità dell IR (interazione uomo-macchina, interfacce e visualizzazione). Centralità della conoscenza umana (categorizzazione e accessibilità) Focus su bibliometria (e.g. citation analysis) Trend relativo alle digital libraries avvicina a CS e IR. 33

32 Artificial Intelligence Focus sulla rappresentazione, gestione ed uso della conoscenza e sul ragionamento. Formalismi per rappresentare conoscenze ed interrogazioni : Logica dei predicati del primo ordine Reti bayesiane Semantic Web: ontologie e acceso all informazione intelligente (interoperabilita semantica). 34

33 Natural Language Processing Focus sul trattamento automatico della lingua (analisi sintattica, semantica e pragmatica nei testi e nel dialogo). Sintassi (cioè struttura sintagmatica dei testi) e semantica come strumenti di approssimazione del significato di un testo 35

34 NLP: verso l IR Word Sense Disambiguation Information Extraction Question Answering. NL Learning vs. Learning for IR 36

35 Machine Learning Focus sullo sviluppo di sistemi software che migliorano le proprie prestazioni tramite l esperienza. Classificazione Automatica mediante apprendimento supervisionato da esempi (supervised learning). Metodi automatici di clustering di documenti in classi significative (unsupervised learning for KM). 37

36 Machine Learning: direzioni verso l IR Categorizzazione dei Testi Classificazione Automatica Gerarchica (es. Yahoo). Filtering/Routing/Reccomendation Adattivi Automated spam filtering. Clustering dei Testi Clustering dei risultatio di IR queries. Sviluppo automatico di gerarchie di classi (Yahoo). Appprendimento Automatico per l Information Extraction Text Mining Analisi dei dati del Web 2.0 (Social Web Mining) 38

37 Text Clustering: Vivisimo 39

38 WSD TOPICS 40

39 Sommario Perche l IR è importante Cos e l IR Breve storia Come funziona un sistema generico di IR Cosa significa IR intelligente Quali sono le relazioni di questa tecnologia con altre aree della CS 41

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