专业信息检索系统的语义压缩

### 专业信息检索系统的语义压缩 在信息检索领域，为了提高效率和降低计算复杂度，语义压缩是一项重要的技术。本文将详细介绍语义压缩在信息检索中的应用、实现过程以及实验评估。 #### 1. 文档准备过程中的压缩 在进行信息检索任务时，文档准备过程至关重要。数据表示是首先需要讨论的内容，其中向量空间模型用于处理代表文档的向量，该向量可描述单个文档与周围其他文档的相似度。 文档准备过程中的关键步骤是归一化，其目的是生成一组能减少项目（术语）总数的标记。归一化操作包括词干提取或词形还原（词法分析），具体取决于文档语言和处理方法。此外，还需处理标点清理、修剪和编码统一等小任务，这有助于减轻系统的计算负担。 每个术语都会与停用词列表进行比较，以去除那些虽频繁但对任务无意义的词汇，如助动词、连接词等。经过这些操作后，会得到一个包含精炼术语的向量，必要时还可提交额外信息。 在文档向向量转换的过程中，语义压缩可作为额外步骤，减少代表文档的向量中的术语数量，与停用词消除属于同一类操作。语义压缩可被视为为同义词集创建描述符的高级过程，更通用的术语会被优先选择，而不太通用的术语在特定条件下可省略。这种压缩不仅能引入泛化，还能降低信息检索过程后期的计算复杂度。 #### 2. 示例场景 以知识产权系统（如SEIPro2S）为例，当一个文档需要与其他文档库进行匹配时，语义压缩就可发挥作用。系统需配备各种特定领域的语料库，以获取特定领域的词频信息。 例如，当系统处理一篇关于抗生素最新进展的新闻报道时，可利用领域语料库提取词频，并自动推理出文档类型、潜在来源和语域等信息。当潜在读者和系统都明确文档类型后，可使用语义网络进行术语压缩。在这个例子中，青霉素和万古霉素可被归为抗生素这一通用术语，从而缩短全局向量的长度。 #### 3. 知识表示和压缩过程 要使语义压缩过程有效，需要满足几个条件和前提。 ##### 3.1 领域语料库 领域语料库是系统的必要元素，可从中提取术语频率数据。以布朗大学标准语料库为例，查询“mean”、“average”和“median”这三个术语在不同类别文本中的频率，结果如下表所示： | 类别 | mean | average | median | | --- | --- | --- | --- | | adventure | 19 | 0 | 0 | | belles lettres | 24 | 7 | 0 | | editorial | 4 | 8 | 0 | | fiction | 13 | 1 | 0 | | government | 5 | 19 | 0 | | hobbies | 10 | 19 | 0 | | humor | 7 | 0 | 0 | | learned | 44 | 39 | 1 | | lore | 16 | 9 | 0 | | mystery | 13 | 2 | 0 | | news | 8 | 16 | 0 | | religion | 17 | 3 | 0 | | reviews | 3 | 1 | 0 | | romance | 10 | 5 | 0 | | science fiction | 6 | 1 | 0 | 这些结果凸显了文本语料库在系统中的重要性，它们为系统提供了相关术语的统计数据，有助于处理多义词问题。 ##### 3.2 语义网络 语义网络用于存储术语之间的关系，包括同义词和上位词关系。从计算角度看，层次数据结构是最理想的，所有术语按层次组织，可直接指示上位词。理想的语义网络应具备消歧功能，虽然Wordnet不具备此功能，但SEIPro2S的语义网络在一定程度上提供了消歧能力。 ##### 3.3 语义压缩算法 语义压缩算法的执行需要满足所有前提条件。算法步骤如下： 1. 给定一个包含M个关键概念的列表ki，用于创建代表文档的M维向量，以及目标条件：期望的关键概念数量N（N < M）。 2. 计算每个概念在所有文档中的总频率f(ki)。 3. 收集概念之间的关系信息，向上移动层次结构，通过将下位词频率相加来计算累积概念频率：cumf(ki) = f(ki) + ∑j cumf(kj)，其中ki是kj的上位词。 4. 对累积频率进行排序，选择M个具有最高值的概念作为目标关键概念（描述符列表）。 5. 为剩余的（N - M）个单词定义压缩映射规则，以便在后续处理中将kj的每次出现都视为其上位词ki。 以下是具体的算法代码： ```python # 算法1：计算文档语料库C中累积概念实例频率 for v in V'': p = card(Hv) for h in Hv: lh ```