Relevance feedback
প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া কিছু তথ্য পুনরুদ্ধার ব্যবস্থার একটি বৈশিষ্ট্য। প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়ার পিছনে ধারণাটি হল প্রদত্ত প্রশ্ন থেকে প্রাথমিকভাবে ফিরে আসা ফলাফলগুলি নেওয়া, ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া সংগ্রহ করা এবং সেই ফলাফলগুলি একটি নতুন প্রশ্ন সম্পাদনের জন্য প্রাসঙ্গিক কিনা সে সম্পর্কে তথ্য ব্যবহার করা। আমরা কার্যকরভাবে তিন ধরনের প্রতিক্রিয়ার মধ্যে পার্থক্য করতে পারিঃ স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া, অন্তর্নিহিত প্রতিক্রিয়া এবং অন্ধ বা "ছদ্ম" প্রতিক্রিয়া। কোনও প্রশ্নের জন্য পুনরুদ্ধার করা নথির প্রাসঙ্গিকতা নির্দেশ করে প্রাসঙ্গিকতার মূল্যায়নকারীদের কাছ থেকে স্পষ্ট প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়। এই ধরনের প্রতিক্রিয়া তখনই স্পষ্ট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যখন মূল্যায়নকারীরা (বা কোনও ব্যবস্থার অন্যান্য ব্যবহারকারীরা) জানেন যে প্রদত্ত প্রতিক্রিয়া প্রাসঙ্গিক রায় হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। ব্যবহারকারীরা বাইনারি বা শ্রেণীবদ্ধ প্রাসঙ্গিকতা ব্যবস্থা ব্যবহার করে স্পষ্টভাবে প্রাসঙ্গিকতা নির্দেশ করতে পারে। বাইনারি প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া নির্দেশ করে যে একটি নথি একটি প্রদত্ত প্রশ্নের জন্য প্রাসঙ্গিক বা অপ্রাসঙ্গিক। শ্রেণীবদ্ধ প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া সংখ্যা, অক্ষর বা বিবরণ (যেমন "প্রাসঙ্গিক নয়", "কিছুটা প্রাসঙ্গিক", "প্রাসঙ্গিক" বা "খুব প্রাসঙ্গিক") ব্যবহার করে একটি স্কেলের প্রশ্নের সাথে একটি নথির প্রাসঙ্গিকতা নির্দেশ করে। শ্রেণীবদ্ধ প্রাসঙ্গিকতা একজন মূল্যায়নকারীর দ্বারা তৈরি নথির একটি মূল ক্রমের রূপও নিতে পারে; অর্থাৎ, মূল্যায়নকারী একটি ফলাফলের নথিগুলি (সাধারণত অবরোহী) প্রাসঙ্গিকতার ক্রমে স্থাপন করে। এর একটি উদাহরণ হল গুগল দ্বারা তাদের অনুসন্ধান ওয়েবসাইটে প্রয়োগ করা সার্চউইকি বৈশিষ্ট্য। সুপরিচিত রোচিও অ্যালগরিদমের মতো পুনরুদ্ধারের কার্যকারিতা উন্নত করতে প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া তথ্যকে মূল প্রশ্নের সাথে ইন্টারপোলেট করা দরকার। একটি পারফরম্যান্স মেট্রিক যা স্পষ্ট প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে একটি র্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমের উপযোগিতা পরিমাপ করার জন্য 2005 সালের দিকে জনপ্রিয় হয়ে ওঠে তা হল ছাড়যুক্ত ক্রমবর্ধমান লাভ। অন্যান্য পরিমাপের মধ্যে রয়েছে কে-তে নির্ভুলতা এবং গড় নির্ভুলতা। অন্তর্নিহিত প্রতিক্রিয়া ব্যবহারকারীর আচরণ থেকে অন্তর্নিহিত প্রতিক্রিয়া অনুমান করা হয়, যেমন তারা কোন নথিগুলি করে এবং দেখার জন্য নির্বাচন করে না, কোনও নথি দেখার সময়কাল, বা পৃষ্ঠা ব্রাউজিং বা স্ক্রোলিং ক্রিয়া। অনুসন্ধান প্রক্রিয়া চলাকালীন অনেক সংকেত রয়েছে যা অন্তর্নিহিত প্রতিক্রিয়া এবং প্রতিক্রিয়ায় সরবরাহ করার জন্য তথ্যের প্রকারের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। সুস্পষ্ট থেকে অন্তর্নিহিত প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়ার মূল পার্থক্যগুলির মধ্যে রয়েছেঃ ব্যবহারকারী আইআর সিস্টেমের সুবিধার জন্য প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়ন করছেন না, তবে কেবল তাদের নিজস্ব চাহিদা পূরণ করছেন এবং ব্যবহারকারীকে অগত্যা অবহিত করা হয় না যে তাদের আচরণ (নির্বাচিত নথি) প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া হিসাবে ব্যবহার করা হবে। এটি অনুসন্ধানের ফলাফলটি ব্যবহারকারীর অনুসন্ধানের অভিপ্রায় কতটা ভালভাবে পূরণ করেছে তার একটি সূচক এবং অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি উন্নত করার জন্য একটি প্রতিক্রিয়া প্রক্রিয়া হিসাবে ব্যবহৃত হয়। ছদ্ম প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া ছদ্ম প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া, যা অন্ধ প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া নামেও পরিচিত, স্বয়ংক্রিয় স্থানীয় বিশ্লেষণের জন্য একটি পদ্ধতি প্রদান করে। এটি প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়ার ম্যানুয়াল অংশকে স্বয়ংক্রিয় করে, যাতে ব্যবহারকারী কোনও বর্ধিত মিথস্ক্রিয়া ছাড়াই উন্নত পুনরুদ্ধার কর্মক্ষমতা পায়। পদ্ধতিটি হল সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথির একটি প্রাথমিক সেট খুঁজে বের করার জন্য স্বাভাবিক পুনরুদ্ধার করা, তারপর ধরে নেওয়া যে শীর্ষ "কে" র্যাঙ্কযুক্ত নথিগুলি প্রাসঙ্গিক, এবং অবশেষে এই অনুমানের অধীনে আগের মতো প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া করা। পদ্ধতিটি হ 'লঃ প্রাথমিক অনুসন্ধানের মাধ্যমে প্রাপ্ত ফলাফলগুলি প্রাসঙ্গিক ফলাফল হিসাবে নিন (বেশিরভাগ পরীক্ষায় কে 10 থেকে 50 এর মধ্যে থাকলে কেবল শীর্ষ কে)। উদাহরণস্বরূপ টিএফ-আইডিএফ ওজন ব্যবহার করে এই নথিগুলি থেকে শীর্ষ 20-30 (নির্দেশক সংখ্যা) পদগুলি নির্বাচন করুন। অনুসন্ধান সম্প্রসারণ করুন, অনুসন্ধানে এই শর্তাবলী যোগ করুন এবং তারপরে এই অনুসন্ধানের জন্য ফেরত দেওয়া নথিগুলির সাথে মেলান এবং অবশেষে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথিগুলি ফেরত দিন। কিছু পরীক্ষা-নিরীক্ষা যেমন (বাকলি এট al.1995)-এ প্রকাশিত কর্নেল স্মার্ট সিস্টেমের ফলাফল, টিআরইসি 4 পরীক্ষার প্রেক্ষাপটে ছদ্ম-প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে পুনরুদ্ধার সিস্টেমের পারফরম্যান্সের উন্নতি দেখায়। এই স্বয়ংক্রিয় কৌশলটি বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই কাজ করে। প্রমাণ থেকে জানা যায় যে এটি বিশ্বব্যাপী বিশ্লেষণের চেয়ে ভাল কাজ করে। একটি অনুসন্ধান সম্প্রসারণের মাধ্যমে, প্রাথমিক পর্যায়ে বাদ পড়া কিছু প্রাসঙ্গিক নথি সামগ্রিক কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য পুনরুদ্ধার করা যেতে পারে। স্পষ্টতই, এই পদ্ধতির প্রভাব নির্বাচিত সম্প্রসারণ পদগুলির গুণমানের উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর করে। এটি টিআরইসি অ্যাডহক কাজে কর্মক্ষমতা উন্নত করতে দেখা গেছে। কিন্তু এটি একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়ার বিপদ ছাড়া নয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি প্রশ্নটি তামার খনি সম্পর্কে হয় এবং শীর্ষস্থানীয় বেশ কয়েকটি নথি চিলির খনি সম্পর্কে হয়, তবে চিলির নথির দিকে প্রশ্ন প্রবাহ হতে পারে। উপরন্তু, যদি মূল অনুসন্ধানে যোগ করা শব্দগুলি অনুসন্ধানের বিষয়ের সাথে সম্পর্কিত না হয়, তবে পুনরুদ্ধারের মান হ্রাস পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষত ওয়েব অনুসন্ধানে, যেখানে ওয়েব নথিগুলি প্রায়শই একাধিক ভিন্ন বিষয়কে অন্তর্ভুক্ত করে। ছদ্ম-প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়ায় সম্প্রসারণ শব্দের গুণমান উন্নত করতে, ছদ্ম-প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়ার জন্য একটি অবস্থানগত প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া প্রস্তাব করা হয়েছে প্রতিক্রিয়া নথি থেকে সেই শব্দগুলি নির্বাচন করার জন্য যা প্রতিক্রিয়া নথিতে শব্দের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের বিষয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। বিশেষত, অবস্থানগত প্রাসঙ্গিকতা মডেল অনুসন্ধান শব্দের কাছাকাছি আসা শব্দগুলিকে আরও ওজন বরাদ্দ করে এই অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে যে অনুসন্ধান শব্দের কাছাকাছি শব্দগুলি অনুসন্ধানের বিষয়ের সাথে সম্পর্কিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। অন্ধ প্রতিক্রিয়া প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়ার ম্যানুয়াল অংশকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং এর সুবিধা রয়েছে যে মূল্যায়নকারীদের প্রয়োজন হয় না। প্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করে প্রাসঙ্গিক তথ্য ব্যবহার করা হয় প্রাসঙ্গিক নথির বিষয়বস্তু ব্যবহার করে মূল অনুসন্ধানে পদগুলির ওজন সামঞ্জস্য করার জন্য, অথবা অনুসন্ধানে শব্দ যুক্ত করার জন্য সেই বিষয়বস্তুগুলি ব্যবহার করে। প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া প্রায়শই রোচিও অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্রয়োগ করা হয়। প্রাসঙ্গিকতা প্রতিক্রিয়া বক্তৃতা নোটগুলি আরও পড়ার রেফারেন্স-জিমি লিনের বক্তৃতার নোটগুলি, ডগ ওর্ডের-আধুনিক তথ্য পুনরুদ্ধারের স্টেফান বুটচার, চার্লস এল. এ ক্লার্ক এবং গর্ডন ভি করম্যাকের অধ্যায় থেকে অভিযোজিত। তথ্য পুনরুদ্ধারঃ সার্চ ইঞ্জিনগুলি বাস্তবায়ন ও মূল্যায়ন করা। এমআইটি প্রেস, কেমব্রিজ, ম্যাসাচুসেটস, 2010। ইন্টারনেট সার্চ অ্যালগরিদম তথ্য পুনরুদ্ধারের মূল্যায়ন zh: