Ανάκτηση Πληροφορίας — Ιανουάριος 2025¶
2025-01-11_171338.png¶
β. Θεωρήστε ότι έχουμε μία συλλογή κειμένων και όρων που περιγράφεται από τον ακόλουθο πίνακα:
| όρος1 | όρος2 | όρος3 | όρος4 | όρος5 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Κειμ1 | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 |
| Κειμ2 | 0 | 1 | 2 | 0 | 1 |
| Κειμ3 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 |
| Κειμ4 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 |
| Κειμ5 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 |
| Κειμ6 | 2 | 2 | 0 | 1 | 0 |
| Κειμ7 | 3 | 1 | 0 | 2 | 1 |
| Κειμ8 | 0 | 2 | 0 | 4 | 0 |
Αναπαραστήστε τη συγκεκριμένη συλλογή χρησιμοποιώντας το μοντέλο διανυσματικού χώρου, και αποθηκεύστε αυτή σε ένα ανεστραμμένο αρχείο.
Εξηγήστε πως με χρήση του ανεστραμμένου αρχείου, το μοντέλο διανυσματικού χώρου θα απαντήσει το ερώτημα Q={όρος1, όρος2, όρος4}.
Λύσεις (⚪ AI, μη επαληθευμένο)
Κατάσταση: ⚪ AI, μη επαληθευμένο Πηγή: λύσεις AI (deepseek-flash), ανεξάρτητη επανάληψη και αντιπαραβολή· καμία δεν έχει ελεγχθεί από άνθρωπο
Προσοχή
Λύση από AI — ελέγξτε την· δεν έχει επαληθευτεί από άνθρωπο. Η ένδειξη «δύο λύσεις συμφωνούν» δεν σημαίνει ότι η απάντηση είναι σωστή.
AI λύσεις — 2025-01¶
Οι λύσεις γράφτηκαν από μοντέλα AI και δεν έχουν ελεγχθεί από άνθρωπο. Η αρίθμηση ακολουθεί το αρχείο θεμάτων.
Θέμα β¶
Αξιοπιστία: μία λύση AI, δεν έχει αντιπαραβληθεί με δεύτερη · εμπιστοσύνη λύτη: υψηλή
Παραδοχή: Χρησιμοποιώ το σύνηθες διάνυσμα βαρών VSM με \(w_{t,d}=tf_{t,d}\log(N/df_t)\), \(N=8\), και για το ερώτημα \(w_{t,Q}=\log(N/df_t)\) για \(t\in Q\).
Οι συχνότητες \(df_t\) είναι: [ df_1=3,\quad df_2=7,\quad df_3=4,\quad df_4=5,\quad df_5=2. ] Άρα [ idf_1=0.9808,\; idf_2=0.1335,\; idf_3=0.6931,\; idf_4=0.4700,\; idf_5=1.3863 ] (με φυσικούς λογάριθμους).
Τα διανύσματα των κειμένων με βάρη tf-idf είναι: [ \begin{array}{c|ccccc} & t_1 & t_2 & t_3 & t_4 & t_5\\hline d_1&0&0.1335&1.3863&0.9400&0\ d_2&0&0.1335&1.3863&0&1.3863\ d_3&0&0.1335&0&0.4700&0\ d_4&0.9808&0&1.3863&0&0\ d_5&0&0.2671&0.6931&0&0\ d_6&1.9617&0.2671&0&0.4700&0\ d_7&2.9425&0.1335&0&0.9400&1.3863\ d_8&0&0.2671&0&1.8800&0 \end{array} ]
Το αντίστοιχο ανεστραμμένο αρχείο είναι: [ \begin{array}{c|c|c|l} \text{όρος} & df & idf & \text{posting list }(d:tf/\text{βάρος})\\hline t_1&3&0.9808& d_4:1/0.9808,\; d_6:2/1.9617,\; d_7:3/2.9425\ t_2&7&0.1335& d_1:1/0.1335,\; d_2:1/0.1335,\; d_3:1/0.1335,\; d_5:2/0.2671,\ &&& d_6:2/0.2671,\; d_7:1/0.1335,\; d_8:2/0.2671\ t_3&4&0.6931& d_1:2/1.3863,\; d_2:2/1.3863,\; d_4:2/1.3863,\; d_5:1/0.6931\ t_4&5&0.4700& d_1:2/0.9400,\; d_3:1/0.4700,\; d_6:1/0.4700,\; d_7:2/0.9400,\; d_8:4/1.8800\ t_5&2&1.3863& d_2:1/1.3863,\; d_7:1/1.3863 \end{array} ]
Το ερώτημα είναι \(Q=\{t_1,t_2,t_4\}\), άρα [ q=(0.9808,\;0.1335,\;0,\;0.4700,\;0), ] με [ |q|=\sqrt{0.9808^2+0.1335^2+0.4700^2}=1.0958. ]
Με χρήση του ανεστραμμένου αρχείου, για κάθε όρο του \(Q\) διαβάζονται μόνο οι αντίστοιχες posting lists και υπολογίζεται το εσωτερικό γινόμενο [ Q\cdot d_i=\sum_{t\in Q} w_{t,Q}\,w_{t,d_i}. ] Στη συνέχεια υπολογίζεται η ομοιότητα συνημιτόνου [ \cos(Q,d_i)=\frac{Q\cdot d_i}{|Q|\,|d_i|}. ]
Τα αποτελέσματα είναι: [ \begin{array}{c|c|c|c} d_i & Q\cdot d_i & |d_i| & \cos(Q,d_i)\\hline d_1&0.4596&1.6803&0.2496\ d_2&0.0178&1.9651&0.0083\ d_3&0.2387&0.4886&0.4459\ d_4&0.9620&1.6982&0.5170\ d_5&0.0357&0.7428&0.0438\ d_6&2.1806&2.0348&0.9780\ d_7&3.3457&3.3884&0.9011\ d_8&0.9193&1.8989&0.4418 \end{array} ]
Άρα η κατάταξη των κειμένων κατά φθίνουσα ομοιότητα είναι: [ d_6 > d_7 > d_4 > d_3 > d_8 > d_1 > d_5 > d_2. ] Τα πιο σχετικά κείμενα για το \(Q=\{t_1,t_2,t_4\}\) είναι τα \(d_6,d_7,d_4\). Η διαδικασία αυτή αξιοποιεί το ανεστραμμένο αρχείο, καθώς δεν χρειάζεται σάρωση ολόκληρης της συλλογής, αλλά μόνο των posting lists των όρων \(t_1,t_2,t_4\).