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  • 常见的信息检索方法有几种
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    2021-06-26 02:05:35

    什么是布尔逻辑运算符?布尔逻辑运算符一共有哪几种?

    布尔逻辑运算符用来表示两个检索词之间的逻辑关系,用以形成一个概念。 常用的布尔逻辑运算符用三种,分别是逻辑与(AND),逻辑或(OR),逻辑。 在形式逻辑中,逻辑运算符或逻辑联结词把语句连接成更复杂的复杂语句。

    java逻辑运算符都有哪些

    逻辑运算符包括 &&、||、#其中 && 和 || 是双目运算符,实现逻辑与、逻辑或;。是单目运算符,实现逻辑非。 结果为 boolean 型的变量或表达式可以通过逻辑运算符结合成为逻辑表达式。逻辑运算符 &&、|| 和 。按表 2 进行逻辑运算。

    逻辑运算符用于对包含关系运算符的表达式进行合并或取非 OR 或 ||,比如两个中,只要有一个成立,则结果就成立 AND与 &&,比如两个中,两个同时成立,则结果成立,否则不成立 NOT 。

    .常用的布尔逻辑运算符用三种,分别是逻辑与(AND),逻辑或(OR),逻辑非(NOT)也许是前世的姻,也许是来生的缘,错在今生相见,徒增一段无果的恩怨。

    在计算机检索中,常用的布尔逻辑算符有哪几种

    逻辑“与” 用“AND”或“ *”表示.可用来表示其所连接的两个检索项的交叉部分,也即交集部分.如果用AND连接检索词 A和检索词B,则检索式为:A AND B (或 A*B):表示让系统检索同时包含检索词A和检索词B的信息集合C.如:查找“胰岛素治疗糖尿脖的检索式为虽然很伤心但是谢谢你的打击,你让小编懂得了怎样坚强。

    布尔逻辑运算符有几种,定义和功能分别是什么

    布尔逻辑运算符有四种类型:and(逻辑与)、or(逻辑或)、not(逻辑非)、XOR(逻辑异或)。 对不起,小编不能给你太多承诺,因为小编怕你会失望。

    and(逻辑和) 在生活中,逻辑和解释等同于“和”。&调用逻辑与,仅当两个操作数均为真时,结果才为真。&称为简明“与”或“短路”。

    逻辑NOT 逻辑AND 逻辑OR 优先级为:NOT AND OR 同级运算从左到右对于小编来说,摄影和画画是一辈子的事情。当然啦,喜欢你那是比一辈子还要长久的事。

    常用的逻辑运算符及其作用?

    逻辑运算符用于对包含关系运算符的表达式进行合并或取非 ||,两个条件中,只要有一个成立,则结果就成立 &&,两个条件中,两个同时成立,则结果成立,否则不成立 。

    1.&& 1.1两边条件都为true时,结果才为true; 1.2如果有一个为false,结果就为false; 1.3当第一个条件为false时,就不再判断后面的条件 注意:当数值参与逻辑与运算时,结果为true,那么会返回的会是第二个为真的值;如果结果为false。

    布尔逻辑检索的主要运算符有哪些?

    a.逻辑与: 空格、+、&、and, b. 逻辑或:|、or c. 逻辑非: -、。、not d. 精确匹配:()、“ ”,来指定()或“ ”内的表达 式是一个整体单元 e.通配符:% N 个字符不要想太多。除了与你亲密的那几个人以外,真没人会在意你多久。

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  • 现代信息检索——布尔检索

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    布尔索引方法2.1. 关联矩阵索引2.2. 倒排索引2.2.1. 倒排索引概述2.2.2. 倒排索引建立3. 布尔查询的处理3.1. 布尔查询在倒排表上的操作3.2. AND查询的处理3.3. 布尔查询在倒排表上的优化4. 布尔检索的优缺点 1. ...

    1. 布尔检索概述

    针对布尔查询的检索,布尔查询是指利用 AND, OR 或者 NOT操作符将词项连接起来的查询。

    例如检索需求:哪些文档包含了Brutus及Caesar二词但不包含Calpurnia一词?
    布尔表达式:Brutus AND Caesar AND NOT Calpurnia

    2. 布尔索引方法

    2.1. 关联矩阵索引

    对于规模较小的的文档集(每一个文档中的词项少,文档数量少)。可以对文档集构建词项-文档(term-doc)的关联矩阵,如下图:
    在这里插入图片描述
    在上图中,每一列都是一个关联向量,该向量内的0、1分别表示在文档(蓝色)中是否出现某词项(褐色)。同样的,每一行中的0、1也可以表示该词项(褐色)在文档(蓝色)中出现。
    在这里插入图片描述

    有了这样一个关联矩阵后,就可以进行布尔查询了,回到一开始提到的布尔表达式:Brutus AND Caesar AND NOT Calpurnia,很容易就找出:
    在这里插入图片描述

    同时满足既有Brutus,又有Caesar,同时没有Calpurnia的文档是Antony and CleopatraHamlet

    2.2. 倒排索引

    2.2.1. 倒排索引概述

    但是我们很容易发现,一旦文档集变大,关联矩阵的实用性将大大降低。假定现在有一百万篇文档(1M),每篇有1000个词(1K),每个词平均有6个字节,那么所有文档将约占6GB 空间。同时由于庞大的词项数,导致关联矩阵高度稀疏,使关联矩阵的搜索效率不高。

    基于此,提出了倒排索引来解决关联矩阵的问题。所谓倒排,是对于关联矩阵而言的,在关联矩阵中,我们统计的是一个文档内出现的词项,这种方法稀疏度高(0很多)。所以我们转换思路,统计一个词项在哪些文档中出现过。

    首先,将文档名用文档ID代替,然后按某词出现文档ID序号从小到大排列,例如:
    在这里插入图片描述
    这样建立的索引不再稀疏,同时也无需使用连续空间存储。

    2.2.2. 倒排索引建立

    (1) 文本预处理

    • 词条化(Tokenization)
      将字符序列切分为词条,例如将“You are welcome.” 切分为 you、are、welcome三个词条。也需要解决诸如 “John’s”('s怎样处理?),“state-of-the-art” 算一个还是四个词条?的问题;
    • 规范化(Normalization)
      将文档和查询中的词项映射到相同的形式,例如U.S.A. 和 USA应当看做同一个词;
    • 词干还原(Stemming)
      将同一词汇的不同形式还原到词根,例如authorize, authorization是同一词根,在检索时应当都列出,避免用户在检索时可能出现的描述不准确现象;
    • 停用词去除(Stopwords removal)
      去除高频但意义不大词项,例如the、a、to、of。

    (2) 建立词条序列
    简单来说就是将预处理后的词条和它们所属的文档一起建立<词条, 文档ID>二元组:
    在这里插入图片描述

    (3) 词条排序
    首先将词条按某种方法进行排序,例如英文可以根据字母表进行排序;然后对排序后的列表再按文档ID进行排序,确保同一词条对应的ID较小的文档可以排在前面。
    在这里插入图片描述
    (4) 建立词典和倒排记录表
    将出现多次的词项合并,并记录其出现的频数(在几个文档中出现过),之后按文档ID从小到大的顺序建立倒排记录表,并与词典进行链接:
    在这里插入图片描述
    至此,倒排索引已经建立完毕。

    3. 布尔查询的处理

    3.1. 布尔查询在倒排表上的操作

    • AND (Brutus AND Caesar)
      两个倒排表的交集
    • OR (Brutus OR Caesar)
      两个倒排表的并集
    • NOT (Brutus AND NOT Caesar)
      两个倒排表的减集

    3.2. AND查询的处理

    考虑实现布尔查询表达式:Brutus AND Caesar

    首先应该在词典中定位 Brutus和Caesar,并返回两个词项的倒排表。
    在这里插入图片描述

    然后为每个倒排表定义一个定位指针,两个指针同时从前往后扫描,每次比较当前指针对应的倒排记录,然后再向后移动指向文档ID较小的那个指针在文档ID相等时同时两个指针,直到某一个倒排表被检索完毕。

    这样就能轻易找出符合Brutus AND Caesar的文档,有:文档1、文档2和文档4。

    OR和NOT的同理类似,只是对倒排表的操作不同。注意NOT操作不能简单理解为某一词项的补集,因为补集可能会很大,必须是两个倒排表的减集。

    3.3. 布尔查询在倒排表上的优化

    有两个简单的优化方法:

    1. 倒排表的文档ID升序排列
      正如在AND操作中演示的那样,文档ID升序排列可以尽量地提前结束对倒排表的操作,而不需要对两个倒排表从头到尾进行检索。
    2. 优先处理词频小的词项
      在复杂布尔表达式中,例如(tangerine OR trees) AND (marmalade OR skies) AND (kaleidoscope OR eyes),优先合并词频小的词项,生成文档数量少的词项,有利于结合上面的优化方法尽量地提前结束对倒排表的操作。

    4. 布尔检索的优缺点

    优点

    • 构建简单,或许是构建IR系统的一种最简单方式;
    • 易被接收,仍是目前最主流的检索方式之一;
    • 操作专业化,对于非常清楚想要查什么、能得到什么的用户而言,布尔检索是个强有力的检索工具。

    缺点

    • 布尔查询构建复杂,不适合普通用户。如果构建不当, 检索结果就会过多或者过少;
    • 没有充分利用词项的频率信息;
    • 不能对检索结果进行排序。
    展开全文
  • 计算机信息检索基本算符?含义

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    梁科回答:1.布尔逻辑算符规定检索词之间的逻辑关系的...其含义是,检出的记录中,至少含有两个检索词中的一个.OR算符的基本作用是扩大检索范围,增加命中文献量,提高检索结果的查全率,OR运算符还有一个去重的功能.在...

    梁科回答:

    1.布尔逻辑算符

    规定检索词之间的逻辑关系的算符,称为布尔逻辑算符.布尔逻辑算符包括逻辑"或(OR)"、"与(AND)"和"非(NOT)".

    (1)或(OR)运算符.也可用"+"代替,是用来组配具有同义或同族概念的词,如同义词、相关词等.其含义是,检出的记录中,至少含有两个检索词中的一个.OR算符的基本作用是扩大检索范围,增加命中文献量,提高检索结果的查全率,OR运算符还有一个去重的功能.在实际检索中,同一组面中含义相同的词,相互之间都使用OR运算符.另外,在使用截词方法检索具有相同词干的检索词时,这些词之间也自动地隐含了逻辑"或"的关系.

    (2)与(AND)运算符.也可用"*"代替,用来组配不同检索概念.其含义是检出的记录必须同时含有所有的检索词.AND算符的基本作用是缩小检索范围,减少命中文献量,提高检索结果的查准率.在实际检索中,不同概念组面之间以及同一组面内的不同含义的词之间通常使用AND算符.

    (3)非(NOT)运算符.也可用"-"代替,但在检索时建议使用NOT,以避免与词间的分隔符"-"混淆,NOT算符是排除含有某些词的记录的,即检出的记录中只能含有NOT算符前的检索词,但不能同时含有其后的词.NOT算符的基本作用是缩小检索范围,提高检索结果的查准率.

    对于一个复杂的逻辑检索式,检索系统的处理是从左向右进行的.在有括号的情况下,先执行括号内的运算;有多层括号时,先执行最内层括号中的运算,逐层向外进行.在没有括号的情况下,And、Or、Not的运算次序,在不同的系统中有不同的规定.

    2.位置算符

    位置算符又称邻接算符(adjacentoperators),适用于两个检索词以指定间隔距离或者指定的顺序出现的场合,比如,以词组形式表达的概念;彼此相邻的两个或两个以上的词;被禁用词或特殊符号分隔的词等.位置算符是调整检索策略的一种重要手段.按照两个检索词出现的顺序和距离,可以有多种位置算符,而且对同一种位置算符,检索系统不同,规定的位置算符也不同.例如,Compendex光盘数据库使用的位置算符"(N)"(表示其两侧的检索词必须紧密相连,除开空格和标点符号外,不得插入其它词或字母,两词的词序可以颠倒)、"(F)"(表示其两侧的检索词必须在同一字段(例如同在题目字段或文摘字段)中出现,两词的词序可以颠倒)、"(S)"(表示其两侧的检索词必须在同一句子中出现,两词的词序可以颠倒)和"(W)"(表示其两侧的检索词必须紧密相连,除开空格和标点符号外,不得插入其它词或字母,两词的词序不可以颠倒)四种(如下所列).

    (1)(nW)算符:表示两个检索词(关键词、主题词)中间可以插入“n”个词,但他们之间的顺序不能颠倒,但允许有一空格或标点符号.

    (2)(nN)算符:表示两个检索词(关键词、主题词)中间可以插入“n”个词,且词序可以颠倒.

    (3)(F)算符:表示两个检索词(关键词、主题词)必须出现在同一个字段内,但两词的词序和中间插入的词数不限.

    (4)(S)算符:表示两个检索词(关键词、主题词)必须出现在同一个子字段内,但两词的词序和中间插入的词数不限.

    注意:在不同的数据库中,位置算符检索功能及算符不同,应参看数据库的使用说明.

    3.字段限制

    字段限制也是调整检索策略的一种重要的手段.它是限定检索词必须在数据库记录中规定的字段范围内出现的文献,方为命中文献的一种检索方法.如果想指定在题名等字段中查找所希望的检索词,就需要使用字段限制.字段限制适用于在已有一定数量输出记录的基础上,通过指定字段的方法,减少输出篇数,提高检索结果的查准率的场合.由于字段限制采用前缀和后缀的形式,因此又称为前缀限制和后缀限制.例如Compendex光盘数据库基本字段限制的用法是在需要指定字段的检索词后加上后缀运算符"/"和段码.这个数据库辅助字段限制的用法是在需要指定字段的检索词(有时检索词须放在双引号内)之前加上段码和前缀运算符"=".

    常用的字段代码有标题(TI)、文摘(AB)、叙词(DE)、识别词或自由词(ID)、作者(AU)、语种(LA)、刊名(JN)、文献类型(DT)、年代(PY)等.这些限制符在不同的数据库系统有不同的表达形式和使用规则.

    4.截词符检索(Truncation、WildcardSymbols)

    利用检索词(关键词、主题词)的词干或不完整词形进行查找的过程为截词检索.它可以起到扩大检索范围,提高查全率,减少检索词(关键词、主题词)(关键词、主题词)的输入量,节省检索时间.尤其在英文检索系统中检索时,若遇到名词的单复数形式,词的不同拼写法,词的后缀变化时,均可采用此方法.截词的方式有多种,可以分为有限截词、无限截词和中间截词.

    api.htm?action=UserImg&uid=224075

    梁科

    2020-07-20 01:26:47

    8479207df3b8842ed9724a668c091ae8.png点赞0

    e5b077b329ef5efa9d3b0f6fb757c0a5.png

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  • 计算机检索技术哪些

    千次阅读 2021-07-27 01:43:19
    计算机检索技术:1、布尔逻辑检索;利用布尔逻辑算符进行检索...计算机检索是指人们在计算机或计算机检索网络的终端机上,使用特定的检索指令、检索词和检索策略,从计算机检索系统的数据库中检索出需要的信息,继而...

    计算机检索技术:1、布尔逻辑检索;利用布尔逻辑算符进行检索词或代码的逻辑组配。2、截词检索;截词检索是计算机检索系统中应用非常普遍的一种技术。3、位置检索。4、字段限定检索。5、加权检索。6、聚类检索。

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    本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

    计算机检索是指人们在计算机或计算机检索网络的终端机上,使用特定的检索指令、检索词和检索策略,从计算机检索系统的数据库中检索出需要的信息,继而再有终端设备显示或打印的过程。

    在计算机信息检索系统中,常用的检索技术主要有以下六种:

    1、布尔逻辑检索

    利用布尔逻辑算符进行检索词或代码的逻辑组配,是现代信息检索系统中最常用的一种技术。常用的布尔逻辑算符有三种,分别是逻辑或“OR”、逻辑与“AND”和逻辑非“NOT”。

    2、截词检索

    截词检索是计算机检索系统中应用非常普遍的一种技术。由于西文的构词特性,在检索中经常会遇到名词的单复数形式不一致;同一个意思的词,英美拼法不一致;词干加上不同性质的前缀和后缀就可以派生出许多意义相近的词等等。这是就要用到截词检索。

    3、位置检索

    位置检索也叫全文检索、邻近检索。所谓全文检索,就是利用记录中的自然语言进行检索,词与词之间的逻辑关系用位置算符组配,对检索词之间的相对位置进行限制。这是一种可以不依赖主题词表而直接使用自由词进行检索的技术方法。

    4、字段限定检索

    字段限定检索是指限定检索词在数据库记录中的一个或几个字段范围内查找的一种检索方法。在检索系统中,数据库设置的可供检索的字段通常有两种:表达文献主题内容特征的基本字段和表达文献外部特征的辅助字段。

    5、加权检索

    加权检索是某些检索系统中提供的一种定量检索技术。加权检索同布尔检索、截词检索等一样,也是文献检索的一个基本检索手段,但与它们不同的是,加权检索的侧重点不在于判定检索词或字符串是不是在数据库中存在、与别的检索词或字符串是什么关系,而是在于判定检索词或字符串在满足检索逻辑后对文献命中与否的影响程度。

    6、聚类检索

    聚类是把没有分类的事物,在不知道应分几类的情况下,根据事物彼此不同的内在属性,将属性相似的信息划分到同一类下面。

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