3 Xếp hạng trong máy tìm kiếm thực thể
3.2.2Nhận xét, đánh giá mô hình Impression
Ưu điểm
Với những đặc điểm của tìm kiếm thực thể được phân tích, mô hình Im- pression đã bám sát và xác định hàm tính hạngScore(q(t))để đảm bảo các tính chất đó:
1. Tính chất R-Contextual được thể hiện ở các trọng số αB và p(s|γ 2. Xác định giá trị cực đại theo γ để chọn ra quan sát "phù hợp" nhất
(R-Holistic)
3. Tính chất R-Uncertainty của việc rút trích các thực thể và đánh giá các thực thể được thể hiện ở trọng số ei.conf
4. Bằng kiểm định giả thiết thống kê trong tầng đánh giá (Validate), tính chất R-Associative được đảm bảo
CHƯƠNG 3. XẾP HẠNG TRONG MÁY TÌM KIẾM THỰC THỂ 28 5. Sử dụng trọng số PR- độ quan trọng/phổ biến của trang web (đảm
bảo tính chất R-Discriminative)
Đánh giá chất lượng của xếp hạng các bộ thực thể t tìm được, [16] giới thiệu các phương pháp xếp hạng làm đối sánh:
• N (Naive): xếp hạng theo phần trăm các tài liệu có chứa t.
• L (Local Model Only): xếp hạng dựa theo trọng số cục bộ cao nhất của t trong từng tài liệu.
• G (Global Aggregation Only): xếp hạng theo tổng trọng số của các tài liệu có chứa t. Và PR được chọn là trọng số cho mỗi tài liệu.
• C (Combination of Local Model and Global Aggregation): xếp hạng theo tổng trọng số cục bộ của t trong tất cả các tài liệu chứa t.
• W (EntityRank Without G-test): xếp hạng theo trọng số tổng hợp của Entity Rank nhưng không sử dụng đánh giá G-test (p0).
Và theo đánh giá trong [16] (hình 3.6) độ chính xác kết quả xếp hạng của thuật toán EntityRank (xếp hạng với mô hình Impression) có MRRu0.65
cao hơn gấp nhiều lần những phương pháp xếp hạng đối sánh được đưa ra.
Nhược điểm
Trong tài liệud, một thực thể có thể xuất hiện nhiều lần và phù hợp với ngữ cảnh truy vấn (các quan sát γ) theo tính chất R-Holistic. Việc ước lượng với công thức 3.5 chỉ mang ý nghĩa lựa chọn quan sát phù hợp nhất trong tài liệu. Tuy nhiên, ta có thể dễ dàng nhận thấy số lần xuất hiện trong tài liệu của thực thể mà phù hợp ngữ cảnh cũng có một vai trò quan trọng, ảnh hưởng hạng của thực thể.
CHƯƠNG 3. XẾP HẠNG TRONG MÁY TÌM KIẾM THỰC THỂ 29
Measure EntityRank L N G C W
M R R 0.648 0.047 0.037 0.050 0.266 0.379
M R R 0.648 0.125 0.106 0.138 0.316 0.387
Query Type I MRR Comparison
Measure EntityRank L N G C W
M R R 0.659 0.112 0.451 0.053 0.573 0.509
M R R 0.660 0.168 0.454 0.119 0.578 0.520
Query Type II MRR Comparison
Hình 3.6: So sánh độ chính xác MRR [16]
Ví dụ: trong tài liệu trích chọn các thực thể thuốc hình 3.5, với truy vấn q = {"viêm"#drug}. Nếu chỉ xét trên tài liệu này thì một cách trực giác ta thấy các thực thể thuốc nên được xếp hạng {"Diclofenac", "NSAID", "Voltaren", "Catafram","Voltaren-XR","steroid"}. Nếu chỉ dựa vào công thức 3.5, thì rõ ràng ở đây thuốc "steroid" được xếp hạng đầu tiên- như vậy không hợp lý.
Thêm nữa, từ bảng so sánh độ chính xác của một số phương pháp xếp hạng hình 3.6, ta dễ dàng nhận thấy độ đo C có ý nghĩa cao hơn hẳn L, tức độ đo dựa vào tổng trọng số cục bộ trong từng tài liệu có ý nghĩa cao hơn lấy trọng số cục bộ cao nhất.
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});