2024年信息检索考试题库

2024年信息检索考试题库1.现代信息检索的基本流程正确答案:完整的信息检索处理过程如图7-1所示,包括用户信息需求的表达、待检索文档集的索引构建、查询条件与索引文档的匹配以及用户反馈环节。其中,关键词、问句以及检索中的用户画像与个性化检索,可看作是需求表达环节,词项提取与倒排索引构建可看作是索引构建的工作,后面提到的布尔检索模型、向量空间模型等检索模型可用于解决匹配问题,而相关反馈处理与日志挖掘,则属于反馈环节。解析：暂无解析

2.倒排索引的工作流程正确答案:首先,文件解析模块负责从不同格式的文件之中,提取出可供检索之用的文本内容,作为建立倒排索引的原始数据来源,例如,从网页文档、纯文本文件、PDF、各类办公格式的文件、压缩文件之中提取出待索引的文本内容。其次,词条切分模块负责把连续的文本字符数据,转换为词语级别的可处理单元。由文本分割形成的词语单元,称为词条(Token)。然后,语言分析模块将传入的词条逐一分析,转换为规范的形式,例如,把英文的单、复数形式统一转换为单数形式,把大写字母统一转换为小写字母。词条规范化处理之后得到的结果称为词项(Term)。最后,索引构建模块根据文档的词项序列,构建倒排索引,以支持后续的快速检索功能解析：暂无解析

3.索引构建的常用方法。正确答案:词项-文档关联矩阵1)把所有的词语和文档之间的关系,以二维表格的方式组织到一起,称为词项-文档关联矩阵。2)矩阵每一行的数字构成的序列称为该词项的文档向量,表示该词项在哪些文档中出现过,出现时对应位置为1,未出现时对应位置为0。3)我们把逐个扫描文档查找词语的过程,转变为从已有词项-文档关联矩阵中寻找定位词语所在文档的过程。倒排索引词项-文档关联矩阵可以有效地实现对词语的检索,但是当文档集合规模变大时,词项-文档关联矩阵也会随之变得庞大。为此,人们把每篇文档用一个唯一的数字来表示,该数字称为文档ID,通常简写为docID。整个词项-文档关联矩阵分成两部分,即词项构成的词典和每一个词项所出现的文档ID列表。由词项映射到所出现的文档的信息组织方式称为倒排索引。解析：暂无解析

4.索引压缩的目的是什么,有哪些方法?正确答案:对倒排文件进行适当的压缩,不仅可以减少占用的内存和磁盘的空间,还可以提高磁盘的吞吐量,从而提高维护和查询索引的效率。压缩技术一般分为有损压缩和无损压缩两类。去停用词、词干提取等技术属于有损压缩,因为在使用这些技术时会损失一些原文中的信息。倒排文件的无损压缩技术,即在压缩倒排文件的同时,其原始信息完全被保留,不会缺损。由于倒排文件由词汇表和记录表两部分组成,因此对倒排文件的压缩也需要从这两方面考虑。(1)词汇表的压缩在检索的时候,需要经常查询词汇表,理想情况下,应将词汇表始终置于内存之中。但随着索引文档数量的增多,词汇表也将逐渐增大,若不对其进行压缩,很可能造成内存不足;同时,对于某些内存有限的应用,更需要节约内存;另外词汇表过大还会造成加载缓慢等问题;对于桌面检索系统,因为需要雨其他程序共享内存资源,也要求词汇表必须尽量的小。可见,对词汇表进行压缩是非常必要的。最简单和常用的词汇表存储结构是使用定宽数组存储单词表,即使用固定大小的数组表示一个单词。这种表示方式存在两个缺点:<1>浪费存储空间;<2>不能表示所有的词。为了克服这些缺点,可以使用一个长字符串连续存储单词表,这样的存储方式既紧凑,又不会出现溢出问题。(2)记录表的压缩在倒排文件中,一般使用16位或32位整数表示文档和单词的位置的绝对编号,因为这种机器字长对齐的表示方式适用于多数编译器和处理器。然而,16位的无符号整数在实际中是很容易造成溢出的,因此需要花费更多的字节来存储,如32位。为了解决上面的矛盾,节省更多的空间,人们经常使用文档编号和单词位置的相对变化来表示。通过这种记录相对变化的表示方法,就可以用比较少的字节表示编号的相对变化。而这种整数的定长表示节省的空间有限,一般使用变长整数来表示这种相对变化,。其基本原理就是使用较少的位数表示较小但出现次数较多的整数;而较大的整数,因其出现的次数较少,可使用较多的位数表示。由于多数单词出现的文档编号相对变化数字较小,所以从整体来看,这种方法可以大大压缩存储空间。上面介绍的倒排文件压缩技术的优点是相当明显的:(1)降低了索引在内存和磁盘中占用的空间,经过适当的压缩,索引的大小可以降为原始文档的25%左右。(2)由于索引被压缩,提高了磁盘的传输效率,使得查询的速度加快。(3)由于磁盘传输效率的提高,使得索引的构造和维护的效率也得到提高。(4)另外一个隐含点好处是,这样提高了倒排文件的缓存能力,因为压缩技术使得内存的利用率大大提高。解析：暂无解析

5.传统文献检索与现代信息检索有何异同。正确答案:(1)检索的对象得到了极大的丰富:传统文献检索以纸本的图书、期刊、报纸、学术论文、会议文献等为核心。在网络环境下,信息资源组成体系发生了变化,网络资源在内容和形式上均较传统的资源丰富了许多。(2)检索的空间得到了极大的扩展:现代网络信息系统冲破了传统的空间的局限性,大大扩展了检索空间。它可以检索互联网上的各类资源。(3)检索趋于简单方便:网络信息检索一改以往的信息检索专业性较强的特点,以简单方便的检索方式赢得了广大用户的欢迎。网络检索具有以上所提到的诸多优势,也存在一些不足:1)信息查准率比较低。2)检索带有一定的盲目性。3)各种检索工具的检索方法不统一,造成了用户使用的不便。解析：暂无解析

6.查全率、查准率正确答案:查全率指检出的相关文献信息量与检索系统中相关文献信息总量的比率,它反映出信息检索系统检出相关文献信息的能力。具体公式如下:查全率=〔检出相关文献信息量/检索系统中相关文献信息总量〕×100%=〔a/(a+c)〕×100%查准率指检出的相关文献信息量与检出文献信息总量的比率,它反映出信息检索系统的精确度,说明系统排除干扰,减少噪音的能力。具体公式如下:查准率=〔检出相关文献信息量/检出文献信息总量〕×100%=〔a/(a+b)〕×100%解析：暂无解析

7.影响查全率、查准率的因素、局限。正确答案:提高信息检索的查全率和查准率,是调节检索策略的主要目标。在检索策略中影响查全率和查准率变化的主要因素有以下几种。1)主题分析是否准确、全面对检索课题进行主题分析,是正确选择主题词和构建检索表达式的先决条件,也是提高检索的查全率和查准率的前提。尤其是对于一些由复杂主题构成的检索课题,主题分析具有更为重要的意义。2)检索词选择是否准确选用的检索词的专指度会影响检索范围,检索词过于专指或者过于泛指,都会不恰当地缩小或扩大检索范围。3)检索词之间逻辑关系的配置是否合适般说来,逻辑与的使用有助于提高查准率,逻辑或的使用有助于提高查全率,截词检索的使用可以提升查全率,限制检索可以将检索词限定在某一范围之内,有利于提高查准率。但是,如果不合适地使用逻辑算符或其他算符,就会带来一些负面的影响,降低检索的查全率和查准率。解析：暂无解析

8.词典组织的三种方法。正确答案:在信息检索和自然语言处理中,词典(词汇表)是将语言中的词项映射到索引的一种数据结构。词典的组织对于检索系统的性能至关重要。以下是三种常见的词典组织方法:线性列表(SequentialList):词典被组织为一个词项的线性列表。每个词项都有一个指向其在文档中出现位置的指针列表(倒排索引)。这种方法简单直观,但查找效率较低,特别是在大规模数据集上,因为每次查找都需要线性扫描列表。哈希表(HashTable):词典使用哈希表来存储词项和其对应的倒排索引。哈希表提供了快速的查找、插入和删除操作。哈希表通过将词项的键(例如,单词)映射到表中的一个位置来组织数据,从而实现快速访问。哈希冲突解决和动态扩容是实现哈希表时需要考虑的问题。树结构(TreeStructure):词典可以存储在各种树结构中,如二叉搜索树、平衡树(如AVL树、红黑树)或Trie树(前缀树)。树结构可以提供有序的词项访问,支持快速的查找、插入和删除操作。Trie树特别适用于词项的前缀查找,常用于自动补全和拼写检查功能。每种方法都有其优缺点,选择哪种方法取决于具体的应用场景、词典的大小、词项的分布以及所需的操作类型(如查找、插入、删除)。例如,对于大量数据的快速查找,哈希表或Trie树可能是更好的选择,而对于需要有序遍历词项的场景,树结构可能更合适。解析：暂无解析

9.统配检索、短语检索的实现原理。正确答案:统配检索,也称为通配符检索,是一种基于模式匹配的搜索技术,它通过在搜索关键词中插入特殊的通配符来扩展搜索范围和匹配模式,从而提高搜索效率。在这种检索方法中,可以使用星号(∗)代表零个或多个字符的任意组合,问号(?)代表单个字符的任意组合。这样的通配符允许用户进行模糊匹配,找到可能的匹配项,但也可能存在误匹配和漏匹配的风险。统配检索的实现原理通常涉及字符串模式匹配技术。搜索引擎或数据库查询系统会在内部实现一个匹配算法,该算法能够理解通配符的含义,并据此搜索与指定模式相匹配的字符串。例如,在文件系统中搜索带有特定扩展名的文件时,可以使用星号(∗)来代表任意长度的文件名,然后检索系统会查找所有以该扩展名结尾的文件。词组检索,也称为短语检索,或字符串检索。它是一个词组或短语用双引号(“”)括起来作为一个独立运算单元,进行严格匹配,以提高检索速度的一种方法。解析：暂无解析

10.Web信息检索的主要研究内容正确答案:web信息检索是处理Internet信息的信息检索。Web具有海量的数据,这些数据是动态增加的,数据格式多种多样,具有多种语言的信息;除了丰富的内容信息外,web的网页之间还有链接关系,即有复杂的结构信息。Web信息检索目前研究的问题有:网络数据获取、数据抽取(webDB的挖掘)、网页排序(包括动态排序和静态排序)、检索结果评估、查询分析、个性化、反欺骗网页、Internet结构信息的挖掘、Internet语言的分析等。Web信息检索面对的机遇与挑战都是数据——海量的数据蕴含着丰富的信息。解析：暂无解析

11.搜索引擎中链接分析的目的和方法。正确答案:搜索引擎中的链接分析是一种评估网页重要性和相关性的方法,其主要目的是确定网页的质量、权威性以及与其他网页的关系。PageRank算法是由谷歌创始人拉里·佩奇提出的,它通过网页之间的链接关系来评估每个网页的权重。PageRank算法基于两个主要原理:一个网页的重要性由指向它的其他网页的数量和质量决定;网页的PageRank值可以通过其他网页的PageRank值来传递链接分析的应用主要体现在搜索结果的排序上。搜索引擎会根据网页的PageRank值算法计算的权威性和相关性值对搜索结果进行排序,将质量高、与搜索主题相关的网页更靠前地呈现给用户解析：暂无解析

12.搜索引擎的现状和发展趋势、工作原理。正确答案:搜索引擎的现状第一,搜索引擎主要指利用自动搜索技术软件,对互联网资源进行搜集、组织并提供检索的信息服务系统。广义的搜索引擎泛指网络上提供信息检索服务的工具和系统,是网络检索工具的统称。包括三种类型:一是目录式搜索引擎;二是基于机器人技术的搜索引擎;三是元搜索引擎。狭义的搜索引擎主要指利用自动搜索技术软件,对因特网资源进行搜集、组织并提供检索的信息服务系统,即广义的搜索引擎的第2种类型。第二,特点:1)支持全文检索;搜索引擎的出现推动了全文检索技术的发展,全文检索技术是搜索引擎的核心。2)检索功能较为全面,检索方法多样;多数搜索引擎都支持布尔逻辑检索、截词检索、位置检索、字段限定检索等。3)检索结果按相关性排序;搜索引擎按照用户要求找到检索结果后,根据自身系统设定,对检索结果进行相关性排序,然后输出给用户,并将最相关的检索结果排在最前面。4)查询速度快,维护更新及时;搜索引擎是一种自动搜索技术,数据库的容量虽然很大,但搜索速度比较快,更新也非常及时。5)支持关键词检索和分类目录浏览检索。多数搜索引擎在提供关键词检索的同时,或自己设置分类主题目录,或直接采用其他的网络资源目录,支持关键词检索与目录浏览的并行,实现二者结合。第三,主要的中英文引擎:(1)Google:采用独树一帜的PageRank技术,简单快速,关联性极强,检索功能全面,易于使用。其还具有索引快照、工具条、“手气不错”等智能化功能。(2)百度:百度是目前全球优秀的中文信息检索与传递技术供应商。百度在中国各地和美国均设有服务器,搜索范围涵盖了整个中国和新加坡等华语地区以及北美、欧洲的部分站点。收录范围包括GBK(汉字内码扩展规范)、GB2312(简体)、BIG(繁体),并且能在不同的编码之间转换,是目前更新时间最快、数据量最大的中文搜索引擎。(3)Ask。除Yahoo和Google外,Ask成为硕果仅存的,拥有自主技术的独立一线全文搜索引擎。其将类似搜索结果分配到分类目录中,并支持自然语言检索技术,设置了“智能回答”搜索引擎的发展趋势:1)集成搜索引擎,随着互联网规模和信息量的急剧膨胀,仅依赖一家搜索引擎已无法适应当前互联网的状况。集成搜索引擎将多个独立搜索引擎集成在一起,提供给用户一个统一的检索界面。2)垂直搜索引擎,他通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务,更具有专业和行业特色。3)智能搜索引擎,在传统搜索引擎功能的基础上,还提供用户兴趣自动识别,内容的予以理解,智能化信息过滤,推送等功能。4)可视化搜索引擎,实现检索结果的可视化。不仅使人们直接观察到信息,也能实现与用户更直接、直观的交互,还能揭示检索结果中文档之间的关系。5)多媒体搜索引擎,基于内容的检索不同于传统检索手段,他用于检索的是反应媒体内容并与媒体存储在一起的各种量化特征,使用的是基于相似性度量的示例查询方法。融合了图像理解技术、模式识别技术,为用户提供更有效的检索手段。6)关联式综合搜索引擎,就是一种一站式的搜索服务,他使互联网用户在搜索时只需输入一次查询目标,即可在同一界面得到各种有关联的查询结果。搜索引擎的工作原理:首先,搜索器根据一定的搜集策略抓取互联网上的网页,然后由索引器对搜集回来的网页信息进行分析,抽取索引项,用于表示文档以及生成文档库的索引表,形成索引数据库。用户通过检索接口输入相关的查询请求,索引接口对用户的查询请求进行分析和转换,由检索器在索引数据库中进行查找和匹配,最后将符合要求的文档按相关性程度的高低进行排序,形成结果列表,并通过用户接口将检索结果列表返回给用户。解析：暂无解析

13.搜素引擎的主要发展阶段、技术架构。正确答案:根据搜索引擎不同时期的研究重点和服务性能,可以将以上搜索引擎的发展分为三个阶段。第一阶段起始于1994年,以Yahoo!、AltaVista和Infoseek为代表。这个时期的搜索引擎一般索引都少于100万个网页,一般不重新搜集网页并刷新索引,而且其检索速度非常慢。在实现技术上也基本沿用较为成熟的传统检索技术,相当于利用一些已有的技术实现信息检索在互联网上的应用。第二阶段起始于1998年,以Google为代表。处于这个阶段的搜索引擎大多采用分布式方案来提高数据库规模、响应速度和用户数量,并且只专注于做后台技术的提供者,在服务模式上不断创新,竞价排名和图形图像以及MP3的搜索引擎便是这个阶段的产物。第三阶段起始于2000年左右,也是当前搜索引擎空前繁荣的时期,以Google、Baidu、Yahoo!等搜索引擎为代表。这一时期搜索引擎的主要特点是:(1)索引数据库的规模大,一般的商业搜索引擎都保持在几千万甚至上亿个网页。(2)除了一般意义上的搜索外,开始出现主题搜索和地域搜索。(3)能够实现一定程度上的智能化、可视化检索。(4)由于搜索返回数据量过大,检索结果相关度评价成为研究的焦点。这一阶段的发展为搜索引擎拓展了生存空间,同时提高了搜索的质量和效率。解析：暂无解析

14.爬虫协议正确答案:Robots协议(也称为爬虫协议、机器人协议等)的全称是“网络爬虫排除标准”,网站通过Robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不能抓取解析：暂无解析

15.网页去重的目的和方法/近似重复计算的原理(如最小哈希、局部敏感哈希、相似哈希)。正确答案:由于电子资源可以被轻易复制,因此互联网上的网页中存在大量的转载现象。网页去重的目的就是减少这些转载的冗余网页减少存储资源的浪费,提高搜索引擎的性能,减轻用户的阅读和查找负担。网页去重就是找出相同的网页,以避免同一个网站的内容被多次采集和索引。目前广泛使用的网页去重方法有基于指纹识别的网页重复性判断方法,其主要思想是抽取出网页内容中的一系列字符串,利用这些字符串计算的哈希值产生指纹,判断两网页是否相同时只需计算它们的相同指纹个数是否大于一定的阈值即可,包括使用文本块的方法、shingle、使用超级shingle的方法以及使用集合统计的方法等。解析：暂无解析

16.构建同义词词典的方法有哪些?正确答案:为了提高检索效率,人们根据领域知识或者通用知识建立了一些词典资源来辅助信息检索。用于查询扩展的同义词词典的构建方法如下:(1)使用人工编辑的一部受控词汇表。这里,对每个概念都有一个规范的词项来表示。传统图书馆中主题索引中的主题标题,比如,美国国会图书馆分类法(LibraryofCongressSubjectHeadings)或杜威十进分类(DeweyDecimalClassification)系统都是受控词汇表的例子。在资源充分的领域,受控词汇表的使用是非常普遍的。(2)使用人工编纂的同义词词典。这里,编辑人员建立了概念的同义词名称,而不是给定一个规范的词项。UMLS元词典是此类词典的一个例子。加拿大统计局(StatisticsCanada)维护了一部包含优先词项、同义词、上位词项(broaderterm)、下位词项(narrowerterm)的同义词词典,用于政府收集统计数据(如商品和服务的统计)时的内容描述。同时,该词典还是一部双语版本的词典(英语和法语)。(3)使用自动构建的同义词词典。在这里,某个领域文档集中的词共现统计信息可以用于导出该词典。(4)基于查询日志挖掘进行查询重构。这里,可以利用其他用户的人工查询重构信息来对新用户进行查询推荐。这需要很大的查询量,因此尤其适合在Web搜索中使用。人工构建同义词词典的代价很大,一种取代思路是通过分析文档集来自动构造这种词典。这主要有两种实现方法。一种方法是简单地使用词共现信息。我们可以认为同时出现在文档或段落中的词在某种意义上相似或者相关,这样就可以通过计算文本中的统计信息来找到最相似的词。另一种方法是采用浅层语法分析器来分析文本得到词汇之间的语法关系或语法依存性。比如,我们可以认为可生长、可烹调、可取食和可消化的实体很可能是食品。简单地采用词共现信息更具鲁棒性(它不可能会产生分析器出错所导致的错误),但是采用语法关系有可能会更精确。解析：暂无解析

17.向量空间模型、布尔检索模型、概率检索模型的基本原理,并进行对比。正确答案:(1)布尔检索模型是最简单的检索模型,也是其他检索模型的基础。用户根据检索关键词在检索结果中的逻辑关系递交检索,检索模块根据布尔逻辑的基本运算法来给出检索结果。优点:原理简单易理解,容易在计算机上实现并且检索速度快。缺点:最终给出的检索结果没有相关性排序,不够精确,不能反映不同的索引项对一个文档的重要程度的差异。(2)向量空间模型是文档和检索提问都可以用向量表示,检索过程就是计算文档向量与检索提问向量之间的相似度,可以根据相似度值的不同,对检索结果进行排序,还可以根据检索结果作进一步的相关检索。优点:使用简便,并且在模型中有许多可调整的计算方式。缺点:欠缺理论的支持与验证(3)概率检索模型是在布尔逻辑模型的基础上为解决检索中存在的一些不确定性而引入的。优点:概率模型有严格的数学理论基础,采用了相关反馈原理克服不确定性推理的缺点。缺点:参数估计的难度比较大,文件和检索的表达也比较困难。解析：暂无解析

18.跨模态检索的实现原理。正确答案:跨模态检索是一种信息检索技术,它允许用户通过一种模态的数据(例如文本)来检索另一种模态的数据(例如图像、音频或视频)。这种技术的目的是在不同模态的数据之间建立语义联系,使用户能够通过一种模态的查询来找到其他模态中的相关信息。实现原理:特征提取与表示学习:首先,需要从不同模态的数据中提取特征。例如,对于文本,可以使用词嵌入或句子嵌入将其转化为连续向量;对于图像,则可以使用卷积神经网络(CNN)提取深层特征。这个过程的目的是将不同模态的数据表示成可以比较的数学形式。跨模态映射与对齐:通过深度学习技术,如对抗生成网络(GANs)、双线性池化或跨模态变换网络,建立不同模态之间的映射关系。这一步骤的目标是确保语义相似的内容在映射后的空间中距离接近,从而容易匹配。联合相似度学习与哈希编码:为了提高检索效率,跨模态检索技术还引入了相似度学习和哈希编码技术。通过学习一个共同的哈希空间,可以将不同模态的数据映射到同一空间,实现快速检索。深度学习模型:深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),在图像和文本的特征提取中发挥着关键作用。这些模型能够学习到数据的复杂表示,从而提高检索的准确性。内容相关性度量:在特征提取之后,需要对跨模态特征进行对齐,以计算成对的相似度,实现检索。这通常涉及到设计损失函数,如排名损失,来优化特征空间中的距离度量。解析：暂无解析

19.大语言模型驱动的知识库检索。正确答案:大语言模型驱动的知识库检索是一种结合了自然语言处理技术和知识库资源的检索方法。它通过利用大语言模型(如GPT系列、BERT等)的强大文本理解和生成能力,来增强检索系统的准确性和效率。实现原理:预处理与索引构建:首先,知识库中的文档需要经过预处理,如分词、实体识别等,然后转换为模型可理解的格式。接着,使用文本嵌入技术(如Word2Vec、BERTEmbedding)将文档转换为向量表示,并存储在向量数据库中以构建索引。查询理解:用户输入的查询首先被大语言模型解析,模型通过理解查询的语义来确定检索的方向和重点。向量检索:利用大语言模型生成的查询向量,在向量数据库中检索与查询语义最相近的文档向量,这通常通过计算余弦相似度等方法来实现。结果优化:检索得到的文档可能会经过一轮筛选和排序,以确保返回给用户的是最相关的内容。生成回答:最后,大语言模型根据检索到的文档内容,生成准确、连贯的回答。技术进展:检索增强生成(RAG):RAG技术通过先检索相关信息再生成回答的方式,提高了内容的准确性和相关性。向量检索技术:利用向量检索技术可以更高效地在知识库中找到相关信息。未来展望:技术融合:大模型与知识图谱、RAG等技术的融合将进一步推动知识库检索技术的发展。行业应用:随着技术的成熟,大模型+知识库的解决方案将更广泛地应用于各行各业,提高企业的知识管理和应用效率。大语言模型驱动的知识库检索通过结合先进的NLP技术和庞大的知识库资源,为用户提供了一种更智能、更准确的信息检索方式。随着技术的不断进步,这种方法有望在未来得到更广泛的应用。解析：暂无解析

20.信息检索中解决拼写错误的常见方法。正确答案:将会考察解决该问题的两个步骤:第一步基于编辑距离(editdistance),第二步基于k-gram重合度(k-gramoverlap)。对于大多数拼写校正(spelingcorrection)算法而言,存在以下两个基本的原则。(1)对于一个拼写错误的查询,在其可能的正确拼写中,选择距离“最近”的一个。这就要求在查询之间有距离或者邻近度的概念。(2)当两个正确拼写查询邻近度相等(或相近)时,选择更常见的那个。主要关注两种拼写校正的方法:一种是词项独立(isolated-term)的校正,另一种是上下文敏感(context-sensitive)的校正。在词项独立的校正方法中,不管查询中包含多少个查询词项,其每次只考虑一个词项的校正,也就说在校正时词项之间是相互独立的。(1)编辑距离方法给定两个字符串s1及s2,两者的编辑距离(editdistance)定义为将s1转换成s2的最小编辑操作(editoperation)数。通常,这些编辑操作包括:(i)将一个字符插入字符串;(i)从字符串中删除一个字符;(i)将字符串中的一个字符替换成另外一个字符。对于这些操作,编辑距离有时也称为Levenshtein距离(Levenshteindistance)。编辑距离的概念可以进一步推广,比如允许不同的编辑操作具有不同的权重。(2)k-gram重合度方法为了进一步限制计算编辑距离后得到的词汇表大小,可通过k-gram索引来辅助返回与查询具有较小编辑距离的词项。一旦返回这些词项之后,利用k-gram索引,就能从中找出与查询具有最小编辑距离的词。利用k-gram索引来查找与查询具有很多公共k-gram的词项。只要对“具有很多公共k-gram”进行合理定义,我们认为上述查找实际上是对查询字符串中k-gram的倒排记录表进行单遍扫描的过程。(3)上下文敏感的校正方法独立的词项拼写校正方法在面对诸如flewformHeathrow中的输入错误时无能为力,因为这3个词单独看来拼写都没有错误。当输入这类查询时,搜索引擎可能会发现返回的文档非常少,随后也许会提供正确的查询建议flewfromHeathrow。这种功能的一种简单的实现方法就是,即使每个单词拼写都是对的,仍然要对每个单词找到可能的拼写正确词,然后尝试对短语中的每个词进行替换。对每个替换后的短语,搜索引擎进行查找并确定最后的返回数目。如果单独的查询有可能的正确拼写形式,那么上述方法中穷举过程的开销会非常大,最后会出现非常多的拼写组合。有一些启发式方法可以减小可能的拼写结果空间,再根据高频双词(如flewfrom)来获得Heathrow的可能的正确拼写。解析：暂无解析

21.有序检索结果的主要评价方法。正确答案:准确率P、召回率R及二者的调和平均值F这些指标,都是基于集合进行计算,不考虑顺序关系。例如对于案例7-1,假设有另外一个检索系统,检出的文档集为:A,={d3,d5,d15,d2,d11}与案例中第1个检索系统的输出结果在集合概念上完全相同,其P、R、F值也完全相同,但从用户体验角度来说,第2个检索系统给出的相关文档都排在前面,显然要优于第1个系统。为解决这一问题,就需要把序的因素纳人评测指标中。准确率-召回率曲线是评价有序结果集的常用方法。准确率-召回率曲线针对系统输出的有序结果列表,从第一篇文档开始依次计算不同位置上的当前列表结果所对应的准确率和召回率值,并将召回率为0%,10%,20%,…,100%的11个点所对应的准确率连接成线,以图形方式清晰反映评价结果。当查询结果的召回率值没有落在11个标准点上时,可以采用插补方式,利用附近的召回率对应的实际准确率值,模拟标准点上未知的准确率值,形成由11个标准点构成的准确率-召回率曲线。准确率-召回率曲线有利于人们对不同检索系统的效果优劣进行快速综合评判,这种评判可以通过观察准确率-召回率曲线与坐标轴围成的面积大小进行对比,面积越大则说明检索系统的效果越好。解析：暂无解析

22.排序式检索如何实现快速评分计算。正确答案:在信息检索系统中,排序式检索的快速评分计算是一个关键问题,尤其是在面对海量数据时。以下是一些实现快速评分计算的策略:索引去除优化:在倒排索引中,只考虑那些包含查询中多个词项的文档,或者只考虑包含词项超过一定逆文档频率(IDF)阈值的文档。胜者表(WinnersList):对于每个词项,预先计算出与之最相关的前t个文档(t是一个预设的参数)。在处理查询时,只需考虑这些文档。文档的静态得分:结合胜者表使用,可以通过文档的静态评分作为每个词项选择前t个文档的依据。文档的静态评分可以代表文档的质量,例如用户评价等。簇剪枝:利用文档向量进行聚类,选出一定数量的聚类中心。在查询时,选择与查询最接近的聚类中心,然后在这些中心代表的文档中选择topk个最相关的文档。层次化索引:通过分数划分成不同的层级,检索时从上往下检索,直到找到k个候选文档为止。词项邻近性:考虑查询中的词项在文档中的距离,距离越近,文档的评分应该越高。这通常需要使用机器学习方法来评定。评分函数的计算:综合文档的静态分数、query与文档的相似度、词项邻近性等多种因素,通过人工规则或机器学习模型来为文档打分。向量空间模型:支持布尔查询和通配符查询,但可能不适用于短语查询,因为它不考虑词项之间的相对位置。BERT应用:在美团搜索核心排序的探索和实践中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)被用于文档排序等信息检索任务中,以提高语义理解能力。RankLLM:通过重排序实现精准信息检索,利用大型语言模型(LLMs)的强大能力,通过零样本学习的方式,无需特定任务的训练数据即可执行重排序任务。这些方法可以单独使用,也可以组合使用,以提高评分计算的速度和准确性。解析：暂无解析

23.查询处理中的索引遍历方式。正确答案:在查询处理中,索引遍历方式是提高检索效率的关键技术之一。以下是几种常见的索引遍历方式:哈希索引遍历:哈希索引通过哈希函数将键值转换为索引值,并存储在哈希表中。在遍历过程中,可以直接通过哈希函数计算得到目标键值的存储位置,实现快速访问。这种方式适用于等值查询,但不适合范围查询。倒排索引遍历:倒排索引将文档中出现的每个词与包含该词的文档列表相关联。在遍历过程中,可以通过词项快速找到包含该词的所有文档,适用于文本搜索引擎中的关键词检索。有序数组索引遍历:有序数组索引通过将数据预先排序,使得数据在数组中保持有序状态。在遍历过程中,可以通过二分查找等算法快速定位到目标数据,适用于范围查询和等值查询。全文索引遍历:全文索引通常使用倒排索引实现,它不仅存储词项与文档的映射关系,还可能存储词项在文档中的位置信息。在遍历过程中,可以快速定位到包含特定词项的文档,并根据词项频率和位置信息评估文档的相关性。组合索引遍历:组合索引是多个列上的索引,它在遍历过程中会按照索引列的顺序进行匹配。这种方式可以提高多条件查询的效率,但需要遵循最左前缀原则,即查询条件要从索引的最左列开始。位图索引遍历:位图索引使用位数组来表示列值的存在与否,适用于具有少量不同值的列(如性别、状态等)。在遍历过程中,可以通过位运算快速计算出满足条件的行,适用于等值查询和“IN”查询。每种索引遍历方式都有其适用场景和优缺点,在实际应用中,可能需要根据数据的特性、查询类型以及性能要求来选择合适的索引遍历方式。解析：暂无解析

24.用户检索意图的分析方法、相关反馈、查询扩展的基本思想。正确答案:用户检索意图分析的基本思想是通过理解用户提交的查询语句(Query)来预测和确定用户的实际信息需求。这个分析过程旨在揭示用户查询背后的真正目的,以便信息检索系统能够提供更加准确和相关的搜索结果。以下是用户检索意图分析的几个关键点:理解用户查询:分析用户输入的查询词,理解其表面意义以及可能的深层含义。上下文分析:考虑用户查询的上下文,包括时间、地点、用户历史行为等,以获得更全面的意图理解。语义分析:使用自然语言处理技术,如词义消歧、句法分析和语义角色标注,来理解查询词的语义关系。模式识别:识别用户查询中的模式,比如是否是导航型查询、信息型查询或事务型查询。反馈循环:利用用户对搜索结果的反馈(如点击行为)来调整和完善对用户意图的理解。查询扩展:基于对用户意图的理解,对查询进行扩展,添加相关的词汇或短语,以提高检索的覆盖率和准确率。机器学习:应用机器学习算法,基于大量标注数据,训练模型以自动识别和预测用户意图。多模态信息:结合文本、图像、声音等多种信息类型,以更全面地理解用户的查询意图。个性化:考虑用户的个人偏好和历史行为,提供个性化的搜索结果。动态调整:用户的意图可能随时间变化,系统需要动态调整以适应这些变化。解析：暂无解析

25.跨语言信息检索。正确答案:就是以某种语言检索另外一种语言表达的信息资源的方法和技术,也就是一种跨越语言界限进行检索的问题。跨语言信息检索指以单一语言描述的用户查询来检索多语种的信息资源,实质就是单语言的用户查询与多语言的信息标识之间的匹配。跨语言信息检索研究涉及了语言学、情报学、计算机科学等多门学科知识,是一个综合性强、富有挑战性的研究领域。跨语言检索技术的实现应用了信息检索、文字处理、和机器翻译等技术,如文字切分技术、词汇翻译、词频技术、索引技术等解析：暂无解析

26.文本分类与文本聚类的异同和常见算法。正确答案:文本分类和文本聚类是自然语言处理和信息检索领域中的两种常见技术,它们都旨在处理和组织文本数据,但目标和方法有所不同。文本分类:定义:文本分类是将文本文档分配到一个或多个预定义类别的过程。监督学习:通常采用监督学习方法,需要预先标注的训练数据集。常见算法:1)朴素贝叶斯(NaiveBayes):基于概率理论,假设特征之间相互独立。适用于文档数据,因为它要求的样本量较小,且可以处理多类别问题。2)支持向量机(SupportVectorMachine,SVM):寻找不同类别之间的最优边界。对于高维空间的文本数据表现良好,适合二分类问题。3)决策树(DecisionTree):通过学习简单的决策规则来预测目标值。易于理解和解释,但容易过拟合。4)逻辑回归(LogisticRegression):虽然是一种线性模型,但可以处理二分类问题。输出易于解释,可以处理大量稀疏数据。5)K最近邻(K-NearestNeighbors,KNN):基于实例的学习,通过查找最相似的K个邻居来预测新数据点的类别。简单但计算成本高,特别是在大数据集上。文本聚类:定义:文本聚类是将文本文档分组,使得同一组内的文档在内容上更相似,不同组的文档内容差异更大。无监督学习:是一种无监督学习方法,不需要预先标注的类别。常见算法:1)K-Means聚类:基于距离的聚类算法,将文本表示为向量,通过迭代不断更新聚类中心来实现文本聚类2)层次聚类(HierarchicalClustering):通过不断合并或分裂聚类簇来实现文本聚类,可以形成树状的聚类结构3)基于模型的聚类(如高斯混合模型GMM):假设数据是由多个高斯分布混合形成的,通过估计这些分布的参数来进行聚类相同点:处理对象:都是处理文本数据,需要对文本进行预处理,如分词、去除停用词、向量化等。相似度计算:都需要计算文档之间的相似度,常用的方法包括余弦相似度、Jaccard相似度等。特征提取:都需要从文本中提取特征,常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。不同点:标签:文本分类需要标签,而文本聚类不需要。目标:文本分类的目标是将文档分配到预定义的类别,而文本聚类的目标是发现文档的自然分组。方法:文本分类通常使用分类算法,如支持向量机(SVM)、随机森林、神经网络等;文本聚类通常使用聚类算法,如K-means、层次聚类、DBSCAN等。评估方式:文本分类的效果通常通过准确率、召回率、F1分数等指标评估;文本聚类的效果通常通过内部评价指标如轮廓系数(SilhouetteCoefficient)和外部评价指标如调整兰德指数(AdjustedRandIndex)来评估。应用场景:文本分类适用于目标明确、类别已知的场景;文本聚类适用于探索性分析,发现文档的潜在主题或类别。总的来说,文本分类是一种监督学习任务,而文本聚类是一种无监督学习任务,它们在处理文本数据时有着不同的侧重点和应用场景。解析：暂无解析

27.信息检索对文本进行预处理的方法、步骤。正确答案:在信息检索系统中,对文本进行基本的预处理操作是必不可少的。中文和英文在互联网上使用得最多,而且属于两种比较典型的语言。英语是印欧语系的代表,属于形合语言,词语之间用空格分隔,词汇有丰富的变形信息;汉语属于汉藏语系,语词之间没有间隔,没有形态变化,属于意合语言。(1)英文词法分析<1>断词。英文文本由包括空白符和标点的连续字符串构成。在对文本进行分析时需要将文本标记为一系列的符号单元,该过程称为标记化。对不同的应用来说,符号单元可以是段落、句子、单词、音节、音位等。其中研究得最多的工作是以词为单位对文本进行切分,称为断词。英文以空格作为标记来分隔单词,研究者们通常以空格这个天然分隔符作为词的边界标志,但仍然要面对由一些其他符号所引起的歧义问题。例如:句点、撇号、连字符及其他符号。<2>词干提取。英语词汇由两部分构成:词干和词缀。词干是单词中不可缺少的部分,有些词干可独立成词。词缀分为前缀和后缀。后缀有两种形式,一种添加在词干之后,构成新的单词;另一种放在单词结尾表示词性变化。由于前缀一般会改变词语的语义,因此在信息检索中,词干提取只是去除后缀,不处理前缀。词干提取也成为词干化、词干法等。词干提取在信息检索中有两个作用:一个作用是提高检索的召回率,另一个作用是减少索引。文件的大小,使用一个词干代替其对应的多个变形词作为索引词,有时可以将索引文件压缩50%以上。最简单的词干提取方法是查表法,即将每个单词同它的词干存储在一个表中。这种方法省略了对词缀的处理,但是会使用很大的存储空间。另外,获取数据资源难度较大,尤其对一些专业领域的词语,所以这种方法很少使用。(2)中文词法分析中文检索系统主要有两种检索方案:基于字的检索和基于词的检索。基于字的检索按单字建立索引,需要在检索时进行逻辑运算;基于词的检索按词建立索引,检索时直接命中。基于词的检索方法具有检索速度快、准确率高的优点,目前的中文检索系统大多支持基于词的检索。中文文本不像英文那样在词与词之间有空格,为了获得词语信息,需要对文本进行自动的语词切分,这个过程称为中文分词。分词系统的词主要由词表来决定,词表是分词系统自带的通用词表,其中的词汇与领域无关。如果文本中的词在词表中出现,则按照词表进行切分;如果未在词表中出现,则属于未登录词,需要进行未登录词识别。分词中的词划分不是从语言学的角度进行的,而完全是从应用的角度考虑的。中文分词的常用方法有:最大匹配法、歧义词切分、未登录词识别。<1>最大匹配法的基本思想是:选取一定长度(中文词的最大长度一般为6-8个字)的汉字串作为最大字符串,将其同词表中的词语进行匹配,如果匹配成功,则删掉一个汉字继续匹配,如果匹配成功,则当前字符串即为一个词。按照匹配的方向,最大匹配法分为三类:正向、逆向和双向。<2>歧义词切分。分词中的歧义有两类,组合型歧义和交集型歧义。设A、X、B分别为汉字串,如果其组成的汉字串AXB满足AX和XB同时为词,则汉字串AXB为交集型歧义字段。若汉字串AB满足A、B、AB同时为词,则该汉字串为组合型歧义字段。<3>未登录词识别。未登录词是指没有在词表中出现的词。识别未登录词主要有两种策略:基于规则的方法和基于统计的方法。在基于规则的方法中,需要先分析统计各种未登录词的规律,将其存储在知识库中。分词时根据知识库直接对可能的汉字串进行未登录词判别。基于规则的方法的优点是,建成的知识库具有通用性,可以用于不同的未登录词识别模块,不必再借助于训练数据。但是在总结规则以及计算未登录词不同部分的构词概率方面,需要较大的工作量。解析：暂无解析

28.Web搜索引擎的主要子系统及其功能正确答案:Web检索系统可以被分成主要的四个部分:web数据采集系统、网页与处理系统、索引检索系统、检索结果排序系统。(1)web数据的采集。Web数据采集系统的功能是下载网页数据,为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于web数据采集的搜索引擎系统,比如google。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外,还包含一些链接信息。Web数据采集系统正是通过网页中的链接信息不断获得网络上的网页。由于web数据采集系统的采集过程像一个蜘蛛或爬虫在网络上漫游,所以它被称为网络蜘蛛或网络爬虫。工作原理:web数据采集系统一般会选择一些比较重要的、出度(网页中含有的连接数)较大的网站的URL作为种子URL集合。数据采集系统将这些种子集合作为初始的URL,开始数据的爬取。Web数据采集系统首先将种子URL放入下载队列,然后简单地从队首取出一个URL或者根据一定的采集优先级选择一个URL下载其对应的网页。得到网页的内容后,再经过解析网页中的链接信息可以得到一些新的URL,将这些URL加入下载队列。然后再取出一个URL,对其对应的网页进行下载,然后再解析,如此反复进行,直到遍历了整个网络或者满足某种条件才会停止下来。(2)网页的预处理;当由web数据采集系统把需要的网页信息都下载到本地服务器后,接下来就要对这些网页进行预处理。其中最主要的两个步骤就是网页去重和网页的正文提取。只有经过这两个步骤的处理后才能做进一步的文本处理。从而为索引和搜索奠定基础。相应地,网页预处理系统的功能主要是去掉重复的网页,提取出网页要建立索引的正文信息,提取出网页之间的链接关系,并且保存到超链接关系数据库中,以便在检索结果相关性排序系统中使用。(3)索引检索;检索的目的是为了在一大堆的信息中发现自己感兴趣的信息,但是,当有了一堆资料之后,还必须对信息建立索引才能开始搜索。所谓建立索引,就是将这些待搜索的信息进行一定的分析,并将分析的结果按照一定的组织方式存储起来,通常是存储在文件之中的。存储了分析结果的文件,更准确地说,存储了分析结果的文件的集合就是所谓的索引。当以后需要查询某条信息的时候,就需要到索引中去查找,由于索引是按照一定的结构组织起来的,这样的查询速度会非常快。索引存在的唯一目的就是为了加速查询。索引是一种数据结构,它在关键词与包含该关键词的文档(或关键词在文档中的位置)之间建立了一种映射关系,从而加快检索的速度。(4)相关性排序系统。通过检索系统,用户会得到大量包含用户提交的查询词的文档。这些文档的数量很大,给用户的浏览带来很大困难。为了解决这个问题,让用户快速找到所需要的信息,就要由相关性排序系统按照每个文档与查询词的相似度对所有的检索结果进行排序,使用户找到最相关的信息。一个搜索引擎系统能否获得用户的青睐主要取决于相关性排序系统给出的排序结果是否符合用户的需要,很多人甚至把相关性排序称为搜索引擎系统的核心。解析：暂无解析

29.稠密向量检索的基本原理和常见用途。正确答案:稠密向量检索的基本原理是将文本转换为高维空间中的稠密向量表示,然后使用相似度度量(如余弦相似度或欧氏距离)来比较不同向量之间的相似性。这种方法允许系统直接在向量空间中进行检索,而不是依赖于传统的基于关键词匹配的检索方法。基本原理:文本向量化:使用深度学习模型(如BERT、Word2Vec)将文本转换为稠密向量。这些向量能够捕捉文本的语义信息。索引构建:将转换得到的稠密向量存储在索引结构中,以便于快速检索。常用的索引结构包括倒排索引(适用于稀疏向量)和基于树或图的索引结构(适用于稠密向量)。相似度计算:在用户提交查询时,系统同样将查询转换为稠密向量,然后在索引中寻找与查询向量最相似的向量,通常使用余弦相似度或欧氏距离作为相似度度量。结果排序:检索出的文档根据与查询向量的相似度进行排序,最相似的文档排在最前面。常见用途语义搜索:稠密向量检索能够提供语义搜索功能,通过理解查询的上下文和意图,返回与查询含义相匹配的内容,而不是仅仅匹配查询的字面意思。推荐系统:在推荐系统中,稠密向量可以用于计算用户和物品之间的相似度,从而提供更准确的个性化推荐。智能问答系统:在智能问答系统中,稠密向量可以帮助理解问题的语义,并在知识库中检索到最相关的答案。内容推荐:在内容推荐系统中,稠密向量可以用来表示用户的行为和内容的特征,以发现用户潜在的兴趣并进行个性化推荐。图像和视频检索:在计算机视觉领域,稠密向量可以用来表示图像和视频的特征,用于图像和视频的检索和分类。自然语言处理(NLP)任务:在NLP任务中,如文本分类、情感分析等,稠密向量可以用来表示单词、句子或文档的语义信息,并用于各种下游任务。跨语言检索:稠密向量检索可以用于跨语言的文档检索,通过将不同语言的文本转换为相同的向量空间,实现跨语言的信息检索。大规模文本集合的检索:在处理大规模文本集合时,稠密向量检索能够提供比传统关键词匹配更丰富的语义信息,从而提高检索结果的质量。混合检索策略:稠密向量检索可以与传统的稀疏向量检索和BM25等信息检索技术结合,形成混合检索策略,以提高检索系统的整体性能。多模态学习:在处理不同类型的数据(如文本、图像、声音)时,可以通过将它们转换为稠密向量来进行跨模态的比较和分析。解析：暂无解析

30.了解常见的中文、英文常用文献数据库,知道名字与特点。(如中国知网等)正确答案:中国知网(CNKI)是中国知识基础设施工程,是采用现代信息技术,建设适合于我国的可以进行知识整合、生产、网络化扩散传播和互动式交流合作的以中国社会化知识基础设施的国家级大规模信息化工程,由清华大学、清华同方发起,始建于1999年6月。主要中文系列数据库有《中国期刊全文数据库》《中国重要报纸全文数据库》《中国硕博士学位论文全文数据库》等,是目前全球最大的知识资源全文数据库集群。万方数据知识服务平台源自万方数据资源系统,是北京万方数据股份有限公司在中国科学技术信息研究所数十年积累的全部信息服务资源的基础上建立起来的,是以科技信息为主,集经济、金融、社会、人文信息为一体,实现网络化服务的信息资源系统。万方数据资源系统2001年改版后,被整合为科技信息子系统、商务信息子系统、数字化期刊子系统三个部分。主要数据库有《数字化期刊全文库》、《中外专利数据库》、《中国科技成果数据库》等。解析：暂无解析

31.文本语义检索(一般指利用深度学习技术对文本进行表示)、图文混合检索的实现思想。正确答案:文本语义检索是一种利用自然语言处理(NLP)和人工智能(AI)技术来理解搜索查询的语义,以提供更准确和相关搜索结果的搜索技术。它与传统的基于关键词的搜索不同,语义检索侧重于查询的意图和语境,而不仅仅是关键词的直接匹配。这种搜索方式可以显著提高搜索结果的准确性和相关性,尤其适用于复杂查询和模糊不清的搜索需求图文混合检索是一种跨模态检索技术,它结合了图像和文本两种不同类型的信息,以实现更精准的搜索结果。图文混合检索的实现思想主要包括以下几个方面:特征提取:首先,需要分别对图像和文本进行特征提取。对于图像,通常使用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型来提取视觉特征;对于文本,则可能使用Word2Vec、BERT或其他NLP模型来提取语义特征。解析：暂无解析

32.主题检索语言的特点。正确答案:(1)主题检索语言又称主题法,它采用语词直接作为文献主题标识,按字顺排列主题标识,提供各种检索词语的途径。(2)主题检索语言从描述事物的特性角度出发,按文献所论述的事物集中文献,用规范化的名词术语标引和表达文献的主题概念,用参照系统显示事物概念主题词之间的关系解析：暂无解析

33.词条(Token)与词项(Term)的区别。正确答案:在非严格的情况下,词条往往和词项或词通用。然而,有时我们需要对词条和词条类进行严格的区分。一个词条指的是在文档中出现的字符序列的一个实例,而一个词条类(type)指的是相同词条构成的集合。一个词项指的是在信息检索系统词典中所包含的某个可能经过归一化处理的词条类。词项集合和词条集合可以完全不同,比如可以采用某一个分类体系中的类别标签作为词项。当然,在实际的信息检索系统中,词项往往和词条密切相关。但是,词项未必就是原始的词条,实际上它往往要通过对原始词条进行归一化来得。解析：暂无解析

34.词干还原与词形归并的作用及差异。正确答案:前者通常指的是一个很粗略的去除单词两端词缀的启发式过程,并且希望大部分时间它都能达到这个正确目的,这个过程也常常包括去除派生词缀。而词形归并通常指利用词汇表和词形分析来去除屈折词缀,从而返回词的原形或词典中的词的过程,返回的结果称为词元(lemma)。假如给定词条saw,词干还原过程可能仅返回s,而词形归并过程将返回see或者saw,当然具体返回哪个词取决于在当前上下文中saw到底是动词还是名词。这两个过程的区别还在于:词干还原在一般情况下会将多个派生相关词合并在一起,而词形归并通常只将同一词元的不同屈折形式进行合并。词干还原或词形归并往往通过在索引过程中增加插件程序的方式来实现,这类插件程序有很多,其中既有商业软件也有开源软件。解析：暂无解析

35.深度学习时代的两段式检索(先利用BM25等方式进行检索,再对结果按照深度学习方式进行二次排序)。正确答案:在深度学习时代,两段式检索是一种常见的信息检索策略,它结合了传统信息检索方法和深度学习方法的优势。以下是实现两段式检索的基本思想:第一阶段:使用传统检索模型快速召回:利用BM25这类传统信息检索算法,根据词频(TF)和逆文档频率(IDF)对大规模文档库进行初步检索,快速召回一批与查询相关的文档。BM25通过一个经验性的公式,将词频TF和逆文档频率IDF结合起来,并考虑文档长度因素,计算查询词与文档的相关性得分。第二阶段:使用深度学习模型进行精细排序:在第一阶段召回的文档基础上,使用深度学习模型(如基于BERT的Dual-Encoder模型)对文档进行向量化表示,并计算其与查询的语义相似度。深度学习模型能够捕捉更加复杂的语义信息和文档间的关系,从而对文档进行更准确的排序。两阶段结合:第一阶段的BM25检索提供了快速且粗粒度的文档召回,而第二阶段的深度学习排序则提供了细粒度的语义相关性判断。通过两阶段的结合,可以在保证检索效率的同时提高检索结果的质量。优化和调整:根据业务需求和用户反馈,不断调整两阶段检索模型的参数,如BM25的参数k1、b以及深度学习模型的结构和超参数。可以使用A/B测试等方法在线上环境中测试不同模型配置的效果,并选择最优解。解析：暂无解析

36.WAND算法的基本思想。正确答案:WAND算法(WeakAnd)是一种用于信息检索的算法,特别是在处理包含多个关键词的查询时,能够有效地减少计算量并快速找到与查询最相关的文档。WAND算法的基本思想是通过以下步骤实现的:预计算每个词的相关性上限:首先,算法会估计查询中每个词对相关性的最大可能贡献,通常使用TF-IDF模型来计算,其中IDF值通常是固定的,因此主要是预估词频(TF)的最大值。这个值表示为词在所有文档中出现的最大频率。计算文档的相关性上限:对于每个文档,算法会计算与查询共有的词的相关性上限值之和,作为文档的相关性上限。设置阈值:算法会设定一个阈值,这个阈值通常是前n个最相关文档的相关性得分的最小值。迭代和跳过:WAND算法通过迭代文档,跳过那些相关性上限低于阈值的文档,从而减少需要完整计算相关性的文档数量。选择“支点词”:算法会选择一个“支点词”,这是第一个使得相关性上限累积和达到或超过阈值的词。更新和排序:对于每个支点词,算法会更新倒排索引,跳过那些文档ID小于当前支点词所指向的文档ID的词。计算最终得分:对于每个可能的候选文档,算法会计算其最终的相关性得分,并与当前阈值进行比较,以确定是否将其添加到结果集中。WAND算法通过这种方式,可以在不损失太多精度的情况下,显著提高检索效率,尤其是在处理大型文档集合时。这种方法特别适用于需要返回顶部n个结果的查询,因为它可以快速跳过那些明显不相关的文档解析：暂无解析

37.索引分层的基本思想。正确答案:索引分层的基本思想是将索引结构分成多个层次,通常是为了提高检索效率和性能。在处理大量数据时,这种方法尤其有用。以下是索引分层的一些关键概念:多级索引:在索引的每个级别上,数据被进一步细化和组织,以便于快速访问和检索。预过滤:在第一层索引中,可以使用快速但粗糙的过滤方法来筛选出一组候选文档,从而减少需要进一步处理的数据量。精细排序:一旦预过滤出候选集,第二层索引可以使用更精确的排序方法(如深度学习模型)来对这些候选项进行排序和评分。层次化数据结构:索引分层可以看作是一种层次化的数据结构,如树或图,其中每个节点代表一个更具体的数据子集。优化检索:通过在不同层次上应用不同的检索策略,可以优化检索过程,使其更快且更准确。减少计算量:分层索引允许系统跳过不太可能包含相关文档的部分,从而减少计算量。提高响应速度:在第一层快速筛选出相关文档后,可以在更小的候选集中进行更深入的分析,从而加快响应速度。适应性:索引分层可以根据不同的查询和数据集动态调整,以实现最佳的检索性能。可扩展性:随着数据量的增长,分层索引可以通过增加更多的层次来扩展,以保持检索效率。在实际应用中,如RAG(检索增强生成)系统中,分层索引可以用来首先通过摘要索引快速缩小搜索范围,然后再在筛选出的文档中进行更深入的语义搜索解析：暂无解析

38.如何提高信息检索效果。正确答案:信息检索效果是指信息检索系统检索的有效程度,它衡量了检索结果对用户需求的满足程度,是检索系统性能的直接反映。信息检索效果评价指运用科学的方法,按照设定的指标体系,对信息检索效果进行评价的过程。目前,主要从三个方面进行评价:(1)检索结果有效性评价,主要以查全率和查准率为评价标准;(2)检索系统实用性的评价,包括系统对用户是否需要,是否实用,有多大的使用效果,即检索到社会效果的评价,需要应用社会学方法;(3)检索费用—效率评价,即检索的经济效果的评价,包括检索系统完成检索服务的成本及时间消耗,需要应用经济学方法。信息检索效果评价对于信息检索系统的建设和发展具有重要意义。它是信息检索系统不断趋于完善的重要依据。通过检索效果评价,可以准确地掌握系统的各种性能和水平,找出影响检索效果的各种因素,从而有的放矢地改进系统的性能,提高系统到信息检索能力。其核心问题是建立一套切实可行的评价指标。信息检索结果评价指标主要有:1)查全率和查准率。查全率指检出的相关文献信息量与检索系统中相关文献信息总量的比率,它反映出信息检索系统检出相关文献信息的能力。具体公式如下:查全率=〔检出相关文献信息量/检索系统中相关文献信息总量〕×100%=〔a/(a+c)〕×100%查准率指检出的相关文献信息量与检出文献信息总量的比率,它反映出信息检索系统的精确度,说明系统排除干扰,减少噪音的能力。具体公式如下:查准率=〔检出相关文献信息量/检出文献信息总量〕×100%=〔a/(a+b)〕×100%用上述方法求得的查全率与查准率并不是绝对的,而只能是相对近似地描述检索结果。2)漏检率和误检率漏检率指漏检相关文献信息量与检索系统中相关文献信息总量的比率,它与查全率相对应。具体公式如下:漏检率=〔漏检相关文献信息量/检索系统中相关文献信息总量〕×100%=〔c/(a+c)〕×100%误检率指误检(检出不相关)文献信息总量与检出文献信息总量的比率,是衡量信息检索系统误检程度的尺度,与查准率相对应。具体公式如下:误检率=〔误检文献信息量/检出文献信息总量〕×100%=〔b/(a+c)〕×100%3)响应时间(ResponseTime)响应时间指在一次检索过程中,用户从开始向信息系统提问到系统输出检索结果的全部时间。直接反映着信息检索的速度。此外,还有一些与检索效果相关的指标,如检索系统的收录范围、结果输出形式、易用性、用户负担,以及在网络环境下发展起来的重复链接率、死链接率等。收录范围用以揭示数据库的涵盖范围,一个信息检索系统的收录范围直接影响到用户信息需求的满足程度。输出的信息越多且便于浏览,用户越容易作出相关性判断。输出形式影响用户对检索结果的选择和利用。信息检索效果是影响信息检索系统价值的主要因素,更是人们评价信息检索质量的重要指标。影响信息检索效果的因素有很多,几乎与检索系统性能及检索过程有关的各个因素都有关系,其中主要有标引的质量、检索语言的性能、检索途径的数量、检索策略的优劣、检索人员的素质等。(1)标引的质量。信息标引的正确性对信息检索的查全率和查准率有着直接影响,信息标引的结果是赋予文献信息相关的检索标识,检索标识是组织检索工具和数据库、进行检索的依据,正确的标引可以使同一主题的信息准确而全面地被检索出来。(2)检索语言的性能。检索语言是将信息标引和检索提问联系起来的重要桥梁,是沟通信息存储和信息检索的纽带,对于特定信息需求和信息检索系统中信息集合的准确匹配具有直接的影响。(3)检索途径的数量。检索途径也称检索入口,主要依据信息的内容特征和外部特征来确定。检索信息内容特征的有分类、主题和全文途径,检索信息外部特征的有题名、著者、文献编号途径等。一般来说,信息存储进检索系统后,该系统能够提供的检索途径越多,越便于检索人员对信息的查找和获取。(4)检索策略的优劣。检索策略是进行检索的规划和方案,是影响检索效果的重要因素。检索策略涉及检索人员对检索目的、检索范围、检索系统、检索途径、检索式表达等一系列问题的思考和定位。在实际检索过程中,会出现检索结果偏离检索目标的情况,需要检索人员能够及时分析失误原因,调整检索策略、检索途径等以达到较为理想的查全率和查准率。(5)检索人员的素质。检索人员应该具备一定的信息检索知识,能够正确地分析检索课题,准确地表达信息需求,掌握信息检索的基本方法,了解计算机操作的基础知识,熟悉有关的信息检索工具和检索系统解析：暂无解析

39.个性化搜索引擎。正确答案:个性化搜索引擎的核心思想是利用用户的历史行为、偏好、地理位置等信息来调整搜索结果,以便更准确地满足用户的需求。以下是实现个性化搜索引擎的几个关键步骤:用户画像建模:通过分析用户的搜索历史、行为特征、兴趣点等信息,构建用户画像,精准把握用户的偏好和需求。推荐算法与模型:基于用户画像和内容特征,应用多种推荐算法,如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等,为用户提供个性化的搜索结果。实时性与精准性:搜索推荐系统需要具备高实时性和高精准性,能够根据用户的即时需求和上下文环境,动态地调整和优化搜索推荐结果。大数据处理:处理海量用户数据和内容数据,采用分布式存储和计算技术,支持高并发、高吞吐量的数据处理。推荐模型训练:建立用户行为数据和内容数据的特征工程,训练推荐模型,并通过离线和在线测试不断迭代优化模型效果。实时推荐服务:构建实时推荐服务,支持快速响应用户搜索请求,并生成个性化的搜索推荐结果。用户反馈机制:建立用户反馈机制,及时收集用户搜索偏好和反馈信息,用于优化推荐算法和模型。模型优化:不断改进推荐算法模型,提升搜索推荐准确度和多样性,增加用户满意度。实时性优化:采用流式计算、缓存技术等手段,提高实时推荐服务的性能,保证快速响应用户搜索请求。个性化策略优化:根据用户搜索行为变化和反馈信息,及时调整个性化推荐策略,提供更符合用户兴趣的搜索推荐结果。个性化搜索引擎通过这些步骤,能够提供更加精准和个性化的搜索体验,满足用户独特的信息需求。解析：暂无解析

40.叙词表的常用语义关系。正确答案:叙词表中的语义关系是表达概念之间联系的重要手段。以下是叙词表中常用的一些语义关系:等同关系(EquivalenceRelationship):也称为用代关系,指的是在概念上完全相同或意义接近的一组词或词组。这种关系有助于增加检索入口和控制检索的专指度。等级关系(HierarchicalRelationship):包括属分关系和族系关系,指的是概念内涵相同、外延范围大小不同的词之间的关系。族首词是一种特殊的属分关系,其外延范围最大。相关关系(AssociativeRelationship):也称为类缘关系,指的是概念内涵之间语义联系的词间关系。这种关系有助于通过词间关系在叙词表中形成一种隐性的分类体系,使用者可以进行扩检或缩检。上下位关系(Hypernym-HyponymRelationship):这是一种等级关系,其中上位词(Hypernym)是更广泛的类别,下位词(Hyponym)是更具体的类别。部分-整体关系(Part-WholeRelationship):表示一个概念是另一个概念的一部分,例如“轮胎”和“汽车”之间的关系。实例-类别关系(Instance-TypeRelationship):表示一个具体实例与它的类别之间的关系,例如“金毛寻回犬”与“犬类”之间的关系。同义关系(SynonymousRelationship):表示两个或多个词在某些上下文中可以互换使用,具有相同或非常相似的意义。反义关系(AntonymousRelationship):表示两个词具有相反的意义,例如“长”与“短”。因果关系(CausalRelationship):表示两个概念之间存在因果联系,例如“吸烟”与“肺癌”。时间顺序关系(TemporalOrderRelationship):表示概念之间存在时间顺序的联系,例如“播种”与“收获”。空间关系(SpatialRelationship):表示概念之间存在空间上的联系,例如“国家”与“首都”。属性关系(AttributiveRelationship):表示一个概念具有某种属性,例如“苹果”与“红色”解析：暂无解析

41.深度学习中的嵌入表示与向量检索方法。正确答案:在深度学习中,嵌入表示(EmbeddingRepresentation)是一种将离散数据(如单词、图像、声音等)转换为连续向量的技术。这些向量捕捉了数据的语义信息,并在向量空间中对相似的数据进行编码,使得语义上相似的数据在向量空间中也彼此接近。嵌入表示广泛应用于自然语言处理(NLP)、图像识别和语音识别等领域。嵌入表示的关键特点:降维:嵌入表示通常将高维数据映射到低维空间,减少计算复杂度。语义编码:嵌入向量能够捕捉和编码数据的语义信息。学习数据关系:嵌入表示可以学习数据之间的复杂关系,如同义词、反义词等。常见的嵌入表示方法:词嵌入(WordEmbedding):如Word2Vec、GloVe等,将单词转换为向量。实体嵌入(EntityEmbedding):将实体(如人名、地点)映射为向量。上下文嵌入:如BERT模型,考虑单词的上下文信息生成嵌入向量。向量检索方法:向量检索是基于嵌入表示的一种检索技术,它通过计算查询向量与数据集中向量的相似度来检索信息。暴力搜索(BruteForceSearch):直接计算查询向量与所有数据向量的相似度,然后按相似度排序。近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighborSearch,ANN):通过构建索引来加速检索,牺牲一定的准确性以换取效率。树结构(Tree-based):如KD-Tree,通过树形结构划分空间以加速检索。哈希方法(Hashing):如局部敏感哈希(LSH),通过哈希函数将向量映射到哈希桶中,相似的向量更可能被映射到同一个桶。矢量量化方法(VectorQuantization):如乘积量化(PQ),通过聚类将向量空间划分为多个子空间,并用子空间中的中心点来表示该子空间内的向量。解析：暂无解析

42.雅虎分类目录正确答案:雅虎按照主题建立分类索引,提供全面的分类体系结构,并结合高质量的检索软件,成为网络检索工具的佼佼者和等级式网络资源目录的典型代表。雅虎模式称为后来其他网络资源目录效仿的范例。解析：暂无解析

43.倒排索引正确答案:由词项映射到所出现的文档的信息组织方式称为倒排索引,此处的“倒排”强调由词项可以直接直接找到所出现的文档,而无须逐个扫描文档寻找特定词项是否出现。解析：暂无解析

44.轮排索引正确答案:轮排索引是倒排索引的一种特殊形式,专门用于一般通配符查询的索引,其主要思想是:首先,我们在字符集中引入一个新的符号$,用于标识词项结束。因此,词项helo在这里表示成扩展的词项helo$。然后,构建一个轮排索引,其中对扩展词项的每个旋转结果都构造一个指针来指向原始词项。解析：暂无解析

45.中国图书馆分类法正确答案:我国目前广泛使用的分类法,是由国家图书馆等单位组织全国力量,以学科分类为基础,并结合