sistemas de recuperação de informação (IR) funcionam como ferramentas que consultam entrada e retornar informações como saída. Um exemplo de uma IR moderno é o motor de busca. O termo " feedback de relevância " foi introduzido há mais de vinte anos atrás, como uma forma de denotar um processo automático. O sistema desenvolvido formulações de consulta envolvidas seguinte operação inicial de recuperação . Tipos de realimentação de relevância pode incluir o que está explícito, implícito e pseudo ou o que pode ser classificado como um feedback cego. Sistemas de recuperação de informação envolver sistemas de feedback de relevância para usar os resultados de determinadas consultas para avaliar a sua adequação geral . Instruções
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Entenda as duas técnicas de RI comuns, usados pela maioria dos sistemas modernos. O primeiro é o processo resultante , que envolve a remoção de sufixos de palavras de base . Por exemplo, "de assistência ", " assistida " e " ajuda " seria tudo ser referido como " auxiliar " . Os sistemas que utilizam decorrentes exigiria que todas as palavras se originou antes da indexação. A outra técnica comum IR usa palavras comumente encontradas a partir de documentos utilizados no que são chamados de " parar de listas. " Palavras como " e", " a" e " mas " , normalmente, a maior parte dessa lista.
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Avaliar e comparar sistemas de IR para determinar qual deles seria melhor para o efeito. Olhe para a precisão ea recordação dentro de um determinado conjunto de documentos recuperados. Verificar o nível de porcentagem de precisão. Decida o nível de recordação pelo percentual de documentos relevantes que foram recuperados.
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Aplicar outros aspectos de avaliação , tais como quão bem o sistema satisfaz a consulta, a rapidez com que satisfaz a consulta, o que recursos de que necessita e como é fácil para os usuários a obter respostas.
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experimentos Conduta usando termos de busca variados e de listagens de palavras para o IR . Anote o tempo de resposta e dados recuperados. Continue ajustando as palavras termo de pesquisa durante todo o experimento em diferentes IRs . Reveja os registros para verificar qual IRs funcionar melhor . Tente estudar e investigar como os usuários experientes adaptar técnicas de pesquisa utilizando os sistemas tradicionais de recuperação de motores de busca online. Já os usuários mais novatos encontrar maneiras de incorporar novos termos de pesquisa para o mesmo experimento. Incluir diferentes tipos de IRs .
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Criar um experimento no qual todos os assuntos usuário tentar exatamente o mesmo motor de busca de recuperação com a mesma coleção de documentos (como um grupo de artigos de um jornal ) . Já os usuários executam as mesmas pesquisas contra os mesmos temas nas mesmas prazos .
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Compare os resultados de todos os experimentos realizados . Faça grades, gráficos e imagens para exibir os dados encontrados . Isto irá fornecer uma ferramenta visual de que para recolher informações úteis. Use a análise de dados para verificar como usuários finais minimamente treinados podem usar um sistema de linha de base recém-desenvolvida de forma razoavelmente eficaz. Interpretar a realimentação de relevância , a fim de aumentar a eficácia global de recuperação . Opte por um aumento da oportunidade de interação do usuário. Controle de realimentação de relevância para tornar as interações mais eficientes e manter ou aumentar a eficácia de resultados de pesquisa .
