Recuperación de información Bases de Datos Documentales Licenciatura en Documentación Curso 2011/2012

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1 Bases de Datos Documentales Curso 2011/2012 Miguel Ángel Rodríguez Luaces Laboratorio de Bases de Datos Universidade da Coruña

2 Introducción Hemos dedicado la primera mitad del curso a diseñar e implementar bases de datos documentales Selección del dominio (minimundo) Análisis de requisitos Descripción en texto Diseño Conceptual Modelo Entidad-Relación Diagrama Entidad-Relación Diseño Lóxico Modelo Relacional Tablas: Emp(DNI, Nome, ) Dept(NumDep, Nome, ) Esquema Relacional Diseño Físico Sistema Gestor de BD Esquema Físico de la Base de Datos

3 Introducción Hemos aplicado varias técnicas propias de bases de datos documentales Relacionadas con el diseño de bases de datos Páginas digitalizadas Texto completo Palabras clave Descriptores Materias Documentos, Ediciones, Ejemplares, Autores Autoridades Relacionadas con la consulta de información Lenguaje de consulta SQL Operaciones de comparación y operación LIKE

4 Introducción Sin embargo, no es suficiente por las siguientes razones: La calidad de la información depende en gran medida de la habilidad del catalogador El esfuerzo que hay que realizar es enorme y no puede ser exhaustivo El lenguaje de consulta no es apropiado Ejemplo: recuperar documentos que hablen de aviación SELECT codigodedocumento FROM pagina digitalizada WHERE texto completo LIKE *avión* OR texto completo LIKE Avión* OR texto completo LIKE *aviación* OR...

5 Introducción La conclusión es que lo que hemos hecho hasta ahora se puede denominar recuperación de textos Clasificación manual de documentos Consultas semánticamente limitadas Métodos clásicos de recuperación (búsqueda de palabras) Presentación de resultados sin procesar Lo que necesitamos es un sistema de recuperación de información Clasificación automática de los documentos Lenguaje de consulta más poderoso Métodos de recuperación de información Presentación de los resultados clasificados por relevancia

6 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

7 Introducción de la información El proceso de introducción de la información consiste en estas tareas: Escaneado de los documentos originales Reconocimiento del texto mediante un software específico (OCR, Optical Character Recognition) Procesado manual del resultado del reconocimiento para corregir errores Introducción de los documentos en el sistema Un aspecto importante son los diferentes formatos soportados por el sistema (PDF, DOC, HTML, XML, etc.)

8 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

9 Clasificación de los documentos Extracción de palabras clave de cada documento Primera aproximación: cada palabra del documento es una palabra clave Problema: elevada complejidad Segunda aproximación: reducir el número de palabras clave Eliminación de stop words: palabras sin significado (artículos, preposiciones, conjunciones) Uso de lematizadores: se reducen las palabras a su lema gramatical (ej: amoroso a amor, corriendo a correr) Identificar grupos nominales: sustituir adjetivos y verbos por un sustantivo asociado (ej: enamorar a amor) Resultado final: lista de palabras clave para cada documento

10 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

11 Almacenamiento de la información Tras la clasificación, se construye una tabla de palabras clave Cada fila es un documento Tantas columnas como palabras clave se hayan encontrado En cada celda, la posición del documento en la que se encuentra la palabra clave docid amor correr Zapato 43 {15, 25} {200, 1303} 56 {190, 2006} 115 {115, 303}

12 Almacenamiento de la información Esta solución no puede utilizarse directamente: El espacio de almacenamiento necesitado es enorme Las búsquedas en la tabla son muy costosas La solución es utilizar estructuras de almacenamiento que eviten estos problemas. La alternativa más común es la utilización de un índice de documentos. La estructura es la siguiente: En el primer nivel, una lista de todas las palabras clave que hay en el sistema de información En un segundo nivel, ara cada palabra clave, una lista de todos los documentos en los que aparece En un tercer nivel, para cada documento, la lista de posiciones en las que está la palabra

13 Almacenamiento de información Ejemplo:

14 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

15 Métodos de búsqueda Los métodos de búsqueda de los lenguajes tradicionales (SQL) no son suficientes Necesitamos nuevos métodos que nos den más potencia a la hora de expresar consultas y de obtener resultados Describiremos brevemente los siguientes: Modelo booleano Modelo vectorial Modelo probabiĺıstico Modelo estructurado

16 Búsqueda: Modelo booleano Para cada documento, después del proceso de clasificación, conocemos si contiene o no contiene una palabra clave docid Ares Ferrol Narón 43 Sí Sí No 56 No Sí No 115 No No Sí Expresamos la consulta utilizando los operadores booleanos clásicos: and, or, not La consulta se traduce en un conjunto de patrones de filas que hay que buscar

17 Búsqueda: Modelo booleano Ejemplo: Quiero obtener documentos que hablen de Ferrol o de Narón, pero no de Ares Consulta: (ferrol or naron) and not Ares Esta consulta implica buscar las siguientes filas Ares No Ferrol Sí Narón No Ares No Ferrol Narón No Sí Ares No Ferrol Sí Narón Sí

18 Búsqueda: Modelo booleano Ventajas: La implementación es muy sencilla Inconvenientes: Es muy difícil pensar consultas en términos de operadores de lógica booleana No permite indicar la relevancia de cada documento con respecto a la consulta No tiene en cuenta la importancia de una palabra en el documento con respecto a las demás Ejemplo: si la palabra Ferrol se repite mucho, y la palabra Narón se repite poco, es probable que el documento sea muy específico de Ferrol y poco de Narón

19 Búsqueda: Modelo booleano Inconvenientes (siguen): El operador and restringe mucho las consultas, el operador or las restringe demasiado poco Ejemplo: Buscamos documentos relativos a la ría de Ferrol. Las palabras clave que consideramos son: Ferrol, Narón, Neda, Fene, y Mugardos Si la consulta es Ferrol and Narón and Neda and Fene and Mugardos No aparecen los documentos en los que no estén todas las palabras. Si la consulta es Ferrol or Narón or Neda or Fene or Mugardos Aparece cualquier documento que mencione alguna de las palabras

20 Búsqueda: Modelo vectorial Se asigna a cada documento un peso con respecto a cada palabra clave El peso se calcula en función de: Frecuencia de aparición de la palabra en el documento Frecuencia de aparición de la palabra en todos los documentos Otros criterios... La consulta se escribe en lenguaje natural Se evalúa la consulta usando los mismos criterios y se obtiene un conjunto de pesos Se considera cada conjunto de pesos como un punto en un espacio multidimensional, y se calcula la distancia vectorial entre la consulta y cada documento

21 Búsqueda: Modelo vectorial Ejemplo: dados estos documentos docid Ares 0,5 0 0,2 Ferrol 0,8 0,7 0,3 Narón 0,1 0,2 0,9 Y la siguiente consulta: docid consulta Ares 0,8 Ferrol 0,5 Narón 0,3 Obtenemos las siguientes distancias docid distancia 0,47 0,83 0,87

22 Búsqueda: Modelo vectorial Variantes: Ventajas: En el método de asignar los pesos Ejemplo: Google utiliza los enlaces que apuntan a la página En el método de calcular las distancias En el método de escribir las consultas Permite el uso de lenguaje natural en las consultas No es obligatorio que todos los términos aparezcan para que el documento sea relevante El método calcula la distancia de la consulta al documento, lo que permite ordenar los resultados por relevancia

23 Búsqueda: Modelo probabiĺıstico A partir de la consulta inicial, se calcula para cada documento la probabilidad de que sea relevante Se le presentan al usuario los documentos, y marca cuales son realmente relevantes A partir de esta información, se pueden utilizar métodos estadísticos para volver a calcular las probabilidades Ventajas: Se calcula para cada documento su relevancia Inconvenientes: La probabilidad inicial hay que estimarla La frecuencia de las palabras clave no se tiene en cuenta

24 Búsqueda: Modelo estructurado Más que una variante es una alternativa a los métodos anteriores Basa su utilidad en hacer expĺıcita la estructura de los documentos Para almacenar esta estructura podemos utilizar lenguajes de marcado (por ejemplo XML) La estructura se utiliza en las consultas y en la búsqueda Por ejemplo: Recuperar documentos con imágenes de Ferrol

25 Eficiencia del método de búsqueda Cómo podemos saber si un método es bueno o malo? Se miden dos factores de cada método Factor de recuperación: de los documentos relevantes que hay en la BD, cuantos ha encontrado el método? Factor de precisión: de los documentos que ha recuperado el método, cuántos son realmente relevantes? Las fórmulas son: número de documentos relevantes recuperado s f. de precisión = número de documentos recuperado s número de documentos relevantes recuperados f. de recuperación = número total de documentos relevantes

26 Eficiencia del método de búsqueda Para poder evaluar un método, es necesario: Poseer un conjunto de documentos conocido (un corpus documental de prueba) Conocer la cantidad de documentos relevantes a determinadas consultas Probar el método con ese conjunto de documentos Se espera que el comportamiento del método con datos reales sea parecido al comportamiento con el corpus Ambos factores son importantes e independientes, es difícil ponderar cual es más importante

27 Eficiencia del método de búsqueda Ejemplo: Tenemos un corpus con documentos Para una consulta q existen 600 documentos relevantes Se prueban los algoritmos, y se obtienen los resultados de la tabla. Cuál es mejor? Algoritmo Documentos Recuperados Documentos Relevantes Recuperados Factor de precisión Factor de recuperación Algoritmo /900=1/3 300/600=1/2 Algoritmo /300=2/3 200/600=1/3 En términos de precisión, el segundo. En capacidad de recuperación, el primero.

28 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

29 Creación de consultas Existen muchas variantes en cuanto a cómo puede escribir las consultas el usuario Búsquedas exactas Se escriben palabras o frases que tienen que aparecer exactamente (por ejemplo, Google) Búsquedas por similitud Se propone un documento o un texto, y se buscan elementos parecidos (por ejemplo, con el modelo vectorial) Extensión de las consultas [ontologías] Se añaden a la consulta términos de búsqueda relacionados Por ejemplo: Sinónimos Generalización o especialización Relaciones semánticas

30 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

31 Interfaces de usuario Un campo de investigación que se sale de nuestros objetivos. Aspectos importantes a considerar: Usabilidad del interfaz Forma de realizar las consultas. Ejemplo: con cuadro de texto o con asistente Ayudas a la hora de consultar. Ejemplo: cuatro de texto o desplegable con opciones Presentación de los resultados Ordenación por relevancia Navegación por los resultados Refinamiento de las consultas

32 Arquitectura del sistema En un lugar de La Mancha... Introducción de la información En un lugar de La Mancha... Clasificación de documentos Documentos en papel Documentos digitales docid amor {15, 25} correr {200, 1303} {190, 2006} Zapato {115, 303} Documentos clasificados Almacenamiento de la información Creación de consultas Interfaces de usuario Métodos de búsqueda Base de Datos e Índice

33 Bases de Datos Documentales Curso 2011/2012 Miguel Ángel Rodríguez Luaces Laboratorio de Bases de Datos Universidade da Coruña

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