《智能信息检索与生成式AI应用》课件-1.什么是信息检索 1.2 信息检索概述_第1页
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文档简介

什么是信息检索01理解信息检索的专业定义02区分日常搜索与专业检索03明确信息检索的核心特征与价值学

习

目

标我们每天都在“找”东西你是否曾在手机相册里找一张去年的合影？你是否在微信聊天记录中翻找某条重要信息？你是否在网上查找某个电影的评分？你是否为论文开题查找相关文献？5你是否为解决技术问题查找解决方案？问题有时能轻松找到，有时却"大海捞针"？在搜索引擎中搜索“猫”搜索“深度学习在早期肺癌CT影像诊断中准确率超过90%的最新研究论文”需要专业的信息检索技能基于标签的简单匹配什么信息检索？穆尔斯1950年在论文《把信息检索看做是时间性的通讯》中提出狭义信息检索概念“信息检索是一种时间性通讯”

萨尔顿1968年在著作

《自动情报组织与检索》

中提出广义信息检索概念“对信息进行表示、存储、组织，以便查找与需求相关信息的过程”检索查找、搜索信息检索通俗的理解检索是在海量信息中，系统化地、高效地、精准地找到所需信息的技术与艺术匹配机制如何找到匹配项信息集合有什么资源信息需求我要什么检索三要素明确要借什么书知道图书分类系统会使用目录检索机能快速定位到具体书架和位置就像在拥有百万藏书的图书馆中找到合适的书籍需求分析了解资源组织掌握检索工具匹配与获取信息检索≠数据检索≠事实检索特点：精确匹配，答案唯一示例：清华大学计算机系2023年招生人数是多少？结果：要么有，要么无；对错分明，有精确的数字数据检索特点：自然语言提问，返回简短事实示例：清华大学创办于哪一年？结果：确切事实，有具体年份事实检索特点：相关性匹配，答案不唯一，需要排序示例：清华大学在人工智能领域有哪些重要研究成果？结果：返回大量相关文档，按相关性排序，需要用户进一步筛选信息检索本课内容涉及的是信息检索信息检索的四个关键特点相关性驱动按相关性排序而非简单对错

示例：搜索"苹果"，既可能返回水果信息，也可能返回公司信息迭代性需要多次调整才能获得满意结果。示例：先搜"机器学习"，再搜"机器学习

图像识别"，再搜"深度学习

图像识别2023"不确定性评估依赖性用户需求表达不完全，系统理解有限。示例：搜索"好看的电影"，"好看"是主观的需要用专门指标评估效果。示例：查全率（找到了多少相关文档）、查准率（找到的文档有多少相关）信息检索的时代价值个人价值学习：快速获取知识工作：高效解决问题生活：明智做出决策社会价值推动知识传播与创新促进教育公平（优质资源可及）提升社会运行效率知识工作者平均每周花费7.5小时在找东西（文件、信息等）掌握高效检索技能，可节省30%以上的信息查找时间我们要学哪些检索标准检索查技术标准图书检索查参考书实现检索智能检索使用AI实现检索网络检索网络搜索创新点子学术检索查相关学术论文专利检索查专利避免侵权010203040506信息检索核心技能小

结检索是在海量信息中，系统化地、高效地、精准地找到所需信息的技术与艺术信息检索

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