موضوع مقاله: گسترش پرسش | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # گسترش پرسش | مقدمه: در زمینه موتورهای جستجو(Search Engines)، گسترش پرسش شامل ارزیابی ورودی کاربر (چه کلماتی در بخش جستجو نوشته شده‌است، و گاهی انواع دیگر داده‌ها) و گسترش عبارت جستجو برای مطابقت با دیگر اسناد است. | ## بخش 1: گسترش پرسش | گسترش پرسش شامل تکنیک‌هایی مانند: پیدا کردن مترادف کلمات و همچنین جستجوی برای مترادف آنها یافتن کلماتی که از نظر معنایی مرتبط هستند (مثلا متضاد، زیرشمولی و فرامشمولی ) یافتن تمام اشکال صرف‌های مختلف کلمات با ریشه‌یابی هر کلمه در عبارت جستجو رفع غلط‌های املایی و جستجوی خودکار صورت تصحیح شده یا پیشنهاد آن در نتایج وزن‌دهی مجدد عبارات در پرسش اصلی گسترش پرسش روشی است که در زمینه علوم کامپیوتر به ویژه در حوزه پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات مورد مطالعه قرار می‌گیرد. جدال بین دقت و بازیابی موتورهای جستجو برای افزایش کیفیت نتایج جستجوی کاربر، از گسترش پرسش استفاده می‌کنند. فرض بر این است که کاربران همیشه پرسش‌ها را با استفاده از بهترین عبارات فرموله نمی‌کنند. بهترین دلیل برای این کار می‌تواند این باشد که پایگاه داده شامل عبارات وارد شده کاربر نیست. با ریشه‌یابی یک عبارت وارد شده توسط کاربر، اسناد بیشتری با عبارت وارد شده مطابقت داده می‌شود، زیرا صرف‌های دیگر عبارت وارد شده توسط کاربر نیز مطابقت داده می‌شود و باعث افزایش بازیابی کل می‌شود. با گسترش یک پرسش برای جستجوی مترادف‌های عبارت وارد شده توسط کاربر، افزایس بازیابی به قیمت کاهش دقت است. این به دلیل ماهیت عبارت محاسبه دقت است، به این ترتیب که یک معیار بازیابی بزرگتر به‌طور ضمنی باعث کاهش دقت می‌شود، زیرا عوامل بازیابی بخشی از مخرج عبارت محاسبهٔ دقت هستند. | ## بخش 2: گسترش پرسش | همچنین نتیجه می‌شود که معیار بازیابی بزرگ‌تر بر کیفیت کلی نتیجه جستجو تأثیر منفی می‌گذارد، با توجه به اینکه بسیاری از کاربران بدون توجه به دقت، نمی‌خواهند در میان انبوهی از نتایج به دنبال نتیجهٔ مطلوب بگردند. هدف از گسترش پرسش این است که در این صورت، با افزایش معیار بازیابی، دقت نیز می‌تواند به‌طور بالقوه افزایش یابد (به جای کاهش که از عبارت محاسبهٔ دقت می‌توان نتیجه گرفت)، با افزودن صفحاتی در مجموعه نتایج که مرتبط‌تر (با کیفیت بالاتر)، یا حداقل به همان اندازه مرتبط هستند. صفحاتی که پتانسیل مرتبط‌تر بودن با عبارت پرسش کاربر را دارند اما بدون گسترش پرسش در مجموعه نتایج قرار نمی‌گیرند، علی‌رغم ارتباط آن‌ها. در عین حال، بسیاری از موتورهای جستجوی تجاری فعلی از فراوانی کلمه (tf-idf) برای کمک به رتبه‌بندی استفاده می‌کنند. با رتبه‌بندی کلمات عبارت وارد شده توسط کابر، و صرف‌های دیگر آن کلمات، اسنادی با تراکم بالاتر (فرکانس بالا و تقریبی نزدیک) در نتایج جستجو به قسمت اول لیست نتایج منتقل شوند که منجر به کیفیت بالاترنتایج جستجو در اوایل لیست نتایج می‌شود، علی‌رغم بزرگتر بودن معیار بازیابی در این رویکرد. روش‌های گسترش پرسش مدرن یا مبتنی بر تجزیه و تحلیل مجموعه اسناد (سراسری یا محلی)C. Rocchio پیشنهاد داد که برخی از اسناد بازیابی شده را به صورت دستی قضاوت کنند و از این اطلاعات بازخورد، برای گسترش پرسش استفاده کنند. | ## بخش 3: گسترش پرسش | از آنجایی که جمع‌آوری قضاوت کاربران می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، تنها اولین اسناد بازیابی شده مرتبط در نظر گرفته می‌شوند. بازخورد شبه-مرتبط به‌طور متوسط کارآمد است، اما می‌تواند به نتایج برخی از پرسش‌ها،G. به ویژه موارد دشوار آسیب برساند، زیرا اسناد برتر بازیابی شده احتمالاً نامربوط هستند. اسناد شبه-مرتبط برای یافتن عبارات کاندید برای گسترش، که با بسیاری از کلمات پرسش قابلیت ظهور هم‌زمان را داردند، استفاده می‌شود.J. DOI: جایگزینی برای گسترش پرسش، گسترش سند است که متن اسناد مورد جستجو را به جای متن پرسش دوباره فرموله می‌کند. بر پایه یادگیری ماشین وزن عبارات پرسش و آنالیز مترادف برای گسترش پرسش LucQE - منبع باز، جاوا. | ## جمع‌بندی | ویلیامز (ویرایش), بررسی سالانه سیستم‌های اطلاعات و فناوری (ARIST), v31, pp 121–187, 1996 - مقدمه‌ای برای مراجعان غیرحرفه‌ای.