自然语言处理（NLP）

『IR 信息检索入门必看』#8 倒排索引模型（简明）

2021-10-16  本文已影响0人  Hwcoder

访问博客查看 本文 最新内容，排版更美观ヾ(•ω•`)o 如有错误欢迎指出~

IR 信息检索系列笔记：

文件组织架构，也称 index (索引)，常用于提升一个检索系统的性能。

回顾向量空间模型，我们知道在查询时，命中的 doc 应该是与 query 最为相近的几个向量。当查询时，若只在所有可能相似的文档（至少含有一个 query 中的关键词）中查找，可以大大减少资源浪费。

那么就需要先得到 query 中各个 term 出现过的文档，再取并集，最后在并集中进行相似度的计算——「过滤」思想。

此时用特殊的索引方式，就可以更快地实现文档的过滤。有人提出 Hash 的设想，但是 Hash 的缺点在于不能模糊匹配，当用户的 Query 和词典中的 term 略有差距时，可能在 hash table 中会相距十分遥远。

倒排文件 | Inverted Files

我们通过一组对比，引入「倒排」的概念：

由此我们可以得到倒排文件组织架构的构成：

有了上述的架构，当用户输入 query 时，我们可以提取出 term，直接访问对应的 Index file，再根据链接来到 Posting file。对于多个 term，可以先完成交、并等逻辑运算，得到结果后，再去访问过滤后的文档集。

构建倒排文件

由此，我们可以知道当爬取到新的文档时，构建索引的步骤：

  1. Tokenizer：提取 token 流。
  2. Linguistic modules：规范化，得到 term 集合。
  3. Indexer：在对应的 term 键值下新增该文档的编号。

文档解析 | Document Parsing

接下来介绍搜索引擎如何解析一个新爬取到的文档，这个过程往往是离线进行的（在线进行的是用户查询过程）。

而由于文档的多样性，往往解析过程中会面临各式各样的问题：文件格式、各国语言、字符编码、停用词等。这些问题往往用启发式（heuristically）的方法解决。

Token 来自文档的原始字符串，是根据空格划分提取出的原始单词。在实际中，要考虑：是否保留 's 、是否保留连字符、专有名词是否拆开、数字嵌入等子问题。

而针对不同语言，也有更多新的问题：法语中大量的 ' 使用、德语中名词复合现象、中文日文不适用空格分词、日语的平假片假、阿拉伯语的书写次序等。

在文本中，往往还需要把最频繁出现的无意义词停用。在文档解析中，如何利用停用词进行压缩空间？在查询优化中，如何判别停用词？当停用词有意义时，如何识别？这些都是需要考虑的问题。

在英语中，通常时以定义「等价集」（equivalence classing）来归并词项。通常将单词归并到其原型，而对于特殊的单词有特殊的规则，例如规定 “U.S.A.” 归并于 “USA”，规定 “anti-discriminatory” 归并于 “antidiscriminatory”。

对于有的单词，不同形式可能含有不同语义，例如 window/windows/Windows。此时在查询时可以先做不对称展开（asymmetric expansion），对展开项搜索后取并集。

主要针对 Synonyms (同义词)、Homonyms (同形同音异义词)，这种情况下也可以利用等价集和不对称展开解决。

此外，当用户查询中有英文拼写错误时，常用的方法是 Soundex (探测法)，返回同音字串。Soundex 是基于语音启发式方法生成的语音等价集。这种方法在汉语拼音中同样有很大应用。

将单词的名词、动词、形容词等形式统一归并到词根，将单复数、人称所有格、时态等统一归并到原型。

文档文件 | Document file

解析完文档后，我们可以将新的文档直接存入文档集，也可以利用摘要生成技术生成 Surrogates (文档替代品)，减少存储空间。

此外，当我们搜索到页面文档时，其文件格式可能各不相同，如 HTML、XML 等，故检索到网页后还需要进行 Page Purifing (文档净化)，从而获得便于识别的文本文档和内部链接。

记录文件 | Posting File

之前的文章介绍过，用于连接 term 和 doc 的词典表往往是个稀疏矩阵。而倒排文件用链表的形式存储每一行的内容，即包含此 term 的所有 doc 及其基本信息，串接而成。链表中的每个元素称为一个 posting (记录)。

其中，基本信息可以包含：Document ID (文档的唯一标识)、Location Pointer (该文档在 Doc file 中的位置)、原始的权重因子。

存储原始的权重因子，是为了在查找的时候更方便的计算词项权重。可以包括 df、tf、最大频度、总文档数等等。

此外，链表中的元素以 Doc ID 排序，这样存储有利于多页倒排表的合并匹配。

索引文件 | Index File

索引文件通常以词典的形式存储 term ID、含有该 term 的文档数以及该 term 在记录文件中的位置（指针）。

以下列出几种常用的索引文件组织形式：

特征选取 | Feature Selection

前文提到，在解析一篇文档获得索引时，最简单的方法就是先提取 token，再获得 term 作为索引。而在真正高效的索引模型（Index Model）中，往往要先对文档进行特征选取，从而构成索引。

而特征选择问题，可以转化为词项权重（term weighting）计算，一篇文档中权重较大的 term 往往更能表示这篇文档。

词项频率 | TF

在前面的文章中有提到，tf 及其衍生的权重计算方法，是 IR 模型中最常用的权重计算方法。这里就不再重复介绍，仅提及一个有趣的定理 Zipf's Law。

该定理描述了如下现象：在一个大的文档集中，统计出各个词项的 tf 排名后，记排名为 r，频率为 f，则有
f\cdot r\approx \mathrm{const}
而在实际中，排名最高的词项通常都是停用词，最「重要」的词往往词频不是很高，而最罕见的词往往没有普遍价值。这也与 tf·idf 的思想契合，下图说明了这一点。

在倒排文档中，移除停用词和罕见词、保留重要词，可以节约大量的记录空间。

词项频率与重要度的关系

索引规模 | Index Scale

对于一个确定大小的文档集，需要多少词项才能很好的索引全部文档呢？这便是根据文档集大小确定词典大小（Lexicon Size）的问题。Heap's Law 对此进行了估算：
n=|V|=K \cdot N^{\beta} \text { with constants } K, 0<\beta<1
其中，K 通常取 10 到 100 间的整数，\beta 通常取 0.4 到 0.6 之间的小数。绘制出的图如下：

索引规模的变化曲线

词项判别模型 | Term Discrimination Model

在一个向量空间中，文档由基向量加权构成的向量表示。

我们可以计算文档之间的相似度，相似度越高，代表空间越紧凑，反之则越松散。计算文档集两两之间的相似度需要 O(n^2) 的复杂度。

当然，如果先计算出一个「平均文档」，再计算其他文档与其的相似度，则只需要 O(n) 的复杂度。

词项判别模型则是通过引入一个新的 term 作为基向量，观察相似度的变化分析该 term 的重要性。大致的思想是：

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读