テキスト検索の方法は何ですか？

テキスト検索は、構造化されていないテキストを構造化された形式に変換して、意味のあるパターンと新しい洞察を識別するプロセスです。ナイーブベイズ、サポートベクターマシン（SVM）、その他の深層学習アルゴリズムなどの高度な分析手法を使用することで、組織は非構造化データ内の隠れた関係を調査して見つけることができます。テキスト検索には次の2つの方法があります-

ドキュメントの選択 −ドキュメント選択方法では、クエリは関連ドキュメントを選択するための制約を定義するものと見なされます。このカテゴリの一般的なアプローチはブール検索モデルです。このモデルでは、ドキュメントが一連のキーワードによって定義され、ユーザーが自動車や修理店、お茶やコーヒー、データベースシステムなどのキーワードのブール式を提供しますが、Oracleは提供しません。 。

検索システムは、そのようなブールクエリを受け取り、ブール式を満たすレコードを返すことができます。ブールクエリで必要なユーザーのデータを正確に指定することは複雑であるため、ブール検索手法は通常、ユーザーがドキュメントセットについて十分に理解し、この方法で最適なクエリを作成できる場合にのみうまく機能します。

ドキュメントのランキング −ドキュメントのランク付け方法では、クエリを使用して、適用可能な順序ですべてのレコードをランク​​付けします。通常のユーザーや探索的なクエリの場合、これらの手法はドキュメントの選択方法よりも適しています。現在のほとんどのデータ検索システムは、ユーザーのキーワードクエリに応答して、ランク付けされたファイルのリストを表示します。

代数、論理、確率、統計など、膨大な数の基礎に基づいたいくつかのランク付け方法があります。これらすべての手法の背後にある一般的な直感は、クエリ内のキーワードをレコード内のキーワードに接続し、クエリとの一致度に応じて各レコードをスコアリングできることです。

目的は、ドキュメント内の単語の頻度やセット全体などの情報に応じて計算されたスコアを使用して、レコードの関連性の程度を概算することです。一連のキーワード間の関連性の程度を正確に測定することは本質的に困難です。たとえば、データマイニングとデータ分析の間の距離を定量化することは困難です。

この方法の最も一般的なアプローチは、ベクトル空間モデルです。ベクトル空間モデルの基本的な考え方は次のとおりです。ドキュメントとクエリの両方を、すべてのキーワードに対応する高次元空間のベクトルとして表現し、適切な類似度を使用してクエリベクトルとレコードベクトルの類似性を評価できます。類似性の値は、ドキュメントのランク付けに使用できます。