資訊檢索之策略與技巧 The Strategy Techniques of IR 邱子恆

資訊檢索之策略與技巧 The Strategy & Techniques of IR 邱子恆 tzchiu@tmu. edu. tw 臺北醫學大學通識教育中心 2009. 03. 23 -30

大綱 n 資訊檢索之基本概念 n 檢索策略 n 檢索技巧 n 網路資源之檢索

學習目標 n 瞭解資訊檢索之基本概念 n 瞭解資訊檢索之策略 n 瞭解資訊檢索之技巧 n 熟悉網路資源之檢索

I. 資訊檢索之基本概念 n IS&R n 自然語言 vs. 控制字彙 n precision vs. recall n 布林邏輯運算元 n 切截 n 相近運算元 n Known item search vs. subject search

資訊儲存與檢索 (IS&R Model)

索引作業檢索作業資料需求分析內容分析需求選擇關鍵詞轉譯系統關鍵詞選擇關鍵詞索引典資料庫檢索結果轉譯系統關鍵詞關鍵詞比對

自然語言 n 自然語言是相對於人語言的一種人類語言，也是最合乎人類教談行為的溝通方式，它依循著人類自然進化而發展，成為人和人之間溝通的最基本具，如中文、英文、日文等都是自然語言。

控制字彙 n 標題表 (Medical Subject Heading) n 索引典 p Scope note p BT p NT p RT p Use / Use for

標題表 (Subject Headings) n LCSH=Library of Congress Subject Headings n Me. SH=Medical Subject Headings n 是 “控制字彙 ”的具 (vs. 自然語言 ) n 以 “詞彙 ”來表達文獻內容的 “主題 ”

標題表 (Subject Headings) n 按字母順排序，以 BT, NT, RT(SA=See also) 來表現詞彙間的關係 p BT=廣義詞 p NT=狹義詞 p RT=相關詞 n Use（ See） =指引使用者由系統不用的詞到系統選用的詞 p 例: Cancer USE Neoplasms

Me. SH之例子 – 範圍註定義

Me. SH之例子 —範圍註相關詞不用的詞

Me. SH之例子 – 樹狀結構

Me. SH之例子 – 複分

以 OVID-Medline實例說明

自然語言檢索 : cancer於所有與主題相關之欄位共 193, 949篇

自然語言檢索 : cancer出現於文獻的篇名共 104, 998篇

控制字彙檢索勾選此項

自動 mapping to Me. SH 擴展聚焦

顯現主概念與子概念之文獻數

可選擇需要的主題複分

得到比自然語言檢索更精確的結果共 42, 583篇

Explode之功能 : 找更多相關文獻共 463, 333篇

Focus之功能 : 找更少相關文獻共 32, 318篇

Focus之意義 *表示為此文獻之主要主題

回收率＆精確率 n Recall(回收率 /查全率 ) & Precision(精確率 /查準率 ) 相關不相關檢索到 a b 未檢索到 c d 總數 a+c b+d

查全率 =a/(a+c) 相關查準率 =a/(a+b) 無關 c d a b

布林邏輯 (AND、 OR、 NOT) A AND B AND C A OR B NOT C

切截 (truncation) n n n Library, libraries, librarians, librarianship --> lib* (單複數 , 詞性不同 , 使用右切截 ) Woman, Women --> Wom#n (單複數 , 使用中間切截 ) Color, Colour --> Colo#r (美式 /英式拚音 , 使用中間切截 )

相近運算元 (adjacent/near) n n ANALOG* ADJ 1 DIGITAL* 482(1999) ANALOG* NEAR 1 DIGITAL* 506(1999)

Known item search n 已知書目之檢索 , 即精確檢索 p 用已知的書目資料來檢索 , 包括 : 作者 , 題名 , 期刊名 , 出版商 , 出版年 … etc.

Subject search n 主題檢索 n 想檢索一下到底有那些關於某主題的文獻存在

II. 檢索策略 n 針對一檢索問題之通盤考量或全面性規劃 p 分區組合檢索法 (Block Building) p 引用文獻滾雪球法 (Citation Pearl Growing) p 簡易檢索 (Brief search) p 主題層面連續檢索 (successive facet strategies) p 主題層面配對檢索 (pairwise facets strategies)

分區組合檢索法 n n n n 1. 選擇資料庫 2. 確定問題之主要概念及其布林邏輯關係 3. 依序找出代表每個概念之所有詞彙 4. 將各概念下所有詞彙以 “OR”連結 5. 將步驟 4所得結果以步驟 2所決定之布林邏輯關係進行結合 6. 依步驟 1至步驟 5 規劃檢索敘述 7. 輸入檢索敘述 8. 評估檢索成果

分區組合檢索法示意圖

引用文獻滾雪球法 n 事先掌握一篇或數篇相關文章 , 利用這些相關文章找尋更多相關的文章 , 如此相關文章就像雪球一樣越滾越大. n 在資訊檢索上的應用 : 以相關文章的關鍵字或敘述語繼續檢索. n 是由 precision反向追求 recall的方法 n 通常必須進行多次檢索 , 才能找到足夠的相關文章.

簡易檢索 n 最常見的檢索 n 通常用簡單的幾個關鍵字 , 加上布林邏輯的組合 n 快速 , 同時檢索到的文章不多 n 適用情形 : p 檢索者只想閱讀 , recall低 “幾篇 ”相關文章 p 執行已知書目檢索時 p 檢索概念相當專指 (specific) 時

主題層面連續檢索 n 在決定檢索問題的主題層面之後 , 必須確認各主題層面的優先順序. n 在最專指概念或是可能產生最少資料的概念輸入系統後 , 如果產生太多資料 , 再輸入其他次要概念與之結合. n 直到檢索者認為檢索筆數可以接受為止.

主題層面連續檢索 n 適用情形 : p 當所有主題層面以布林運算元結合 , 可能產生零筆資料時 p 當檢索問題中有一至二個主題層面涵義相當模糊時 p 當檢索問題具備其他非主題之檢索條件時 ( 如 : 資料類型 , 語文 , 出版年代 ), 可將此非主題檢索條件視為第一個檢索概念

主題層面連續檢索 n 適用情形 : (續 ) p 當檢索者寧願忍受誤引 , 而不願失去相關文章時 p 當加入其他主題層面所花費的時間和金錢 , 可能會超過直接列出檢索結果 , 每筆一一審視時 p 當相關文獻過少 , 檢索者願意檢視一些相關度較低的文章時

主題層面連續檢索示意圖

主題層面配對檢索 n 是先將主題層面兩兩配對 , 並取其交集 n 也就是取任意二主題層面的交集而後聯集之 n 適用情形 : p 當所有主題層面都同樣重要時 p 當主題層面之專指性或模糊性相差不大時 p 當將所有主題層面結合可能導致零筆資料時

主題層面配對檢索示意圖

比較圖

III. 檢索技巧 n 為完成特性目的所採取的行動 p 當檢索所得資料筆數過多時 (通常指誤引太多) p 當檢索所得資料筆數過少時 (包括零筆資料 ) p 當檢索者想提高 recall 時 p 當檢索者想提高 precision 時

當檢索所得資料筆數過多時 n 是否過份簡化問題 ? n 是否需要重新釐清檢索概念 ? n 是否使用了正確的布林邏輯運算元 n 是否使用過份含混或一般性之名詞 n 是否應考慮使用控制字彙 ? n 是否相近運算元限制過鬆 ? n 是否切截應用過鬆 ? ? ?

當檢索所得資料筆數過少時 n n n n 是否將問題過份複雜化 ? 是否真有文獻探討該主題 ? 是否每個概念都使用足夠的檢索詞彙來表達是否相近運算元限制過緊 ? 是否使用了正確的布林邏輯運算元 ? 是否有語法或拼字上的錯誤 ? 是否該改用自然語言進行檢索 ? 是否考慮使用切截 ? ?

當檢索者想提高 recall 時 n n n n n 增加同義詞和類同義詞的數目使用較廣義的檢索詞彙以自然語言檢索代替控制字彙檢索檢索其他主題欄位刪除布林邏輯運算元 “AND”及 “NOT” 增加切截的範圍使用較鬆的相近運算元刪除一些非主題之檢索限制 (如 : 年代 , 資料類型 ) 刪除一主題層面

當檢索者想提高 precision 時 n n n n 刪除部份類同義詞或是詞意含糊的檢索詞彙使用專指性較高的詞彙進行檢索當有適當的控制字彙具時 , 盡量使用其來代替自然語言增加一主題層面使用 “ NOT” 除去不相關文章減弱切截的範圍加上非主題之檢索限制 (如年代 , 資料類型 )

網路資源之檢索 n 分類目錄（directory） n 搜尋引擎 (search engine) p 進階檢索 n 整合性搜尋引擎 (meta-search engine)

Yahoo!奇摩之分類目錄

Google搜尋引擎

Google 搜尋引擎之進階檢索

Meta search engine n Meta-Search Engines本身不是一種搜尋引擎，而是將使用者輸入的關鍵字轉送給各大搜尋服務網站，由這些搜尋引擎去做檢索的作。之後其會將這些搜尋引擎所傳回的網頁，依據關鍵字和網頁相關性的大小，將這些網頁整合在一起，合併這些搜尋引擎的搜尋結果，並加以排序，將搜尋結果整理，最後傳送給使用者。如此，使用者便能藉由 Meta-Search Engines的合併排序，輕易找到他想要的相關網頁，而不再需要像以往那樣為了能找到資料，需要於不同的搜尋引擎中重覆輸入關鍵字，做重覆查詢篩選的動作。

Dogplie：整合性搜尋引擎

Ｇoogle之學術性資源 n Ｇoogle Book Search p http: //books. google. com/ n Google Scholar p http: //scholar. google. com. tw/schhp? hl=zh-TW

Google Book Search

Google Book Search n Google Library是 Google於 2002年起，首先與美國密西根大學研議，企圖將圖書館館藏數位化的一項計畫，該計畫打算將圖書館的圖書內容全文掃描，再經文字辨識處理之後，將圖書之內容數位化，做成線上圖書全文檢索系統。 Google投資了兩億美元，目前合作的對象包括：史丹福大學、密西根大學、哈佛大學、牛津大學、以及紐約公共圖書館等五大圖書館，希望將參與圖書館之館藏圖書數位化，讓全球各地讀者能夠在線上搜尋到圖書的內容。

Google Book Search n Google Book Search收錄的圖書相當廣泛，舉凡小說、非小說、參考具書、學術性資料、教科書、兒童書、科學、醫學、專業、教育等等領域都有。而隨著參與計畫的五大圖書館之館藏逐漸被數位化，絕版書、罕見書（ rare books）、公共領域（ public domain）的書籍都將包括其中

Google Book Search n 當使用者找到喜歡的圖書之後，可以選擇從「 Buy this book」的聯結串連至網路書店購買；若該書為某一圖書館的館藏，則可以選擇「Find it in a Library」的聯結，系統會自動與 OCLC的聯合目錄 World. Cat串連，在美國地區的使用者只要輸入郵遞區號，系統即會告知該區域中有哪些圖書館擁有這本圖書，使用者可以進一步到圖書館借閱。

Google Book Search之進階查詢

Google Book Search之查詢結果

看見圖書的封面，目次，索引，封底；並可以做該書內文的全文檢索

可以進而在網路書店訂購

可以看見書中相關的文句

可以看見部份的頁面

Google Scholar（學術文獻搜尋） n Google Scholar提供了使用者簡單而方便地查詢學術文獻的單一入口，使用者可以從中搜尋到不同學科與不同來源的學術性資料，包括：由學術性出版社、專業學會、預刊本（ pre-print）資料中心、大學、與學術組織所提供的同儕審核論文、學位論文、以及學術性圖書、摘要、與期刊論文等。

Google Scholar（學術文獻搜尋）特色 p p p 從單一窗口一次查詢眾多來源的資料可以找到論文、摘要、與參考書目若使用者的隸屬機構有訂購該電子資源，可以直接串連獲得文獻全文使用者可以找到任何研究領域的重要文獻檢索結果以與檢索條件的相關性（ relevance）排序

Google Scholar（學術文獻搜尋） n Google Scholar的合作對象包括 ACM、 Nature、 IEL、 Cochrane. org、 OCLC、與許多專業學會，而這些知名的資料出版與彙整單位與 Google合作的好處有：增加其資料被使用者獲取的管道、增加全文被連結的機會、增加單篇文章被訂購的機會等。但要再次提醒使用者的是，資源取得的基本概念並沒有改變，就是都要「付費才能取得全文」，也就是說使用者在隸屬機構的有效網域中，可以直接由 Google Scholar檢索結果的書目資料，串連至該機構有訂購的電子資源；或是直接向資料出版機構單篇購買文獻。

Google Scholar（學術文獻搜尋） n Google Scholar取得許多商業出版單位的非專屬授權，進行論文全文的索引後，使用者可以鍵入關鍵字，以全文檢索的方式搜尋符合其研究興趣的論文全文。例如：鍵入「李遠哲」，系統馬上可找到許多由李遠哲發表、或文中提及李遠哲三個字的學術文獻；除了可直接超連結取得全文外，每篇搜尋結果下同時會出現這篇文章被引的次數，點選後亦可清楚知道哪些文章引用了此篇文章。

Google Scholar（學術文獻搜尋） n 在搜尋引擎上建置引用文獻統計與連結的功能，可讓使用者直接藉此評估文章的重要性與權威性，便於使用者選擇需研讀的文章以進行學術研究。再者，除了引用文獻統計，還可直接點選進入其他搜尋引擎找尋與此文章相關的資源，相當適合作為研究性資料搜尋具。

Ｇoogle Scholar

Google Scholar之進階檢索

Google Scholar之查詢結果

與使用者隸屬機構所訂之資源連結

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Q & A?