Dos corpus à harmonização
A factura do uso eficaz do Internet é cada vez mais sobre melhores e aplicações mais inteligentes da criação e motores da busca. Está aqui uma breve introdução em como os motores da busca funcionam:
01) Defina o corpus, espaço de busca/dados;
02) Separe o corpus em originais;
03) Gere características para cada original;
04) Gere uma respresentação de cada original;
05) Estude o espaço da característica/vetor;
06) Aglomere originais;
07) Reduza a extensibilidade;
08) Aceite perguntas da entrada;
09) Encontre os ângulos do co-seno de encontro ao vetor da pergunta;
10) Encontre a coluna procurada do vetor;
11) Output resultados ao usuário de uma certa maneira;
Cada original em um corpus (base de dados) é descrito por um jogo das palavras-chaves chamadas termos de índice. Nós atribuímos pesos aos termos de índice de acordo com sua relevância (freqüência da ocorrência por exemplo), esta somos como nós vamos aproximadamente criar o índice, esse nós podemos então procurarar.
Preparação do corpus:
Os Web pages do interesse são analisados e limpados removendo os Tag do hypertext ou toda a outra língua hyper; As páginas são divididas então nos originais onde cada original é feito a varredura com da pesquisa por palavras/termos do interesse: aqueles que fazem um original palavras originais, nao padrão.
Termos do extrato do interesse:
Tenha que termos do interesse deve ser invariant, isso é seja característico de um original, nao genérico e fácil de encontrar em todo o corpus/original. A idéia é encontrar uma assinatura por o original.
Matriz do termo-por-original da configuração:
O espaço de busca é definido pelas dimensões onde os termos/características escolhidos de um original são um ponto no espaço do termo de N, esta de N permite buscas conceptuais/semânticas.
Cada original transforma-se um vetor da coluna, cada fileira representa um termo. Cada fileira identifica a freqüência de um termo através do corpus analisado, início em nós constrói simplesmente a matriz contando os termos para cada original.
Comprima a matriz:
Há dois técnicas/métodos básicos, comprime o armazenamento da fileira (fileira da matriz das varreduras pela fileira) e o armazenamento da coluna da compressa (coluna pela coluna) ambos da matriz das varreduras usa três disposições.
Normalis a matriz:
A normalização implica vetores de transformação da coluna aos vetores de unidade: isto é vetores do comprimento de unidade
Os vetores do original da unidade contêm a freqüência dos termos; a normalização é aplicada porque o índice semântico de um original é determinado geralmente a freqüência relativa dos termos.
Decomposição do valor singular:
Isto simplifica uma matriz simétrica em três matrizes dois é idêntico e representa os eigenvectors: as dimensões novas. O terço é diagonal e representa os valor próprios, de que é a propagação do corpus ao longo destas dimensões novas.
Uma interpretação geométrica:
O corpus formated primeiramente, provindo e é armazenado então em uma matriz compacta do termo-por-original. Cada coluna de tal matriz é normalizada então para produzir a probabilidade de um termo através do corpus, ou, equivalente, a freqüência dos termos em um original.
A matriz do termo-por-original é decompor então para calcular valores e vetores do eigen. Os vetores de Eigen representam um frame coordenado cartesiano novo que mede o mesmo espaço de busca, MAS, indicam as dimensões as mais importantes/linha central ao longo de que os originais se encontram principalmente. O valor de Eigen determina a propagação dos originais ao longo destes machados/vetores novos do eigen.
Perguntas:
As perguntas devem ser baseadas em características/termos definidos dentro da matriz do termo-por-original, combinando em um espaço de vetor tal como este são executadas multiplicando o vetor da pergunta de encontro aos termos pela matriz do original, IE que combina um vetor q da pergunta de encontro aos originais da matriz.
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Artigo Fonte: Messaggiamo.Com
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