信息检索作业1. 简介信息检索（Information Retrieval）指的是通过计算机系统从大量的信息中找到用户所需的有效信息的过程。
本篇文档将介绍信息检索的基本概念、技术和应用，并探讨信息检索系统的优化策略。
2. 信息检索的基本概念2.1 信息检索定义信息检索是指从大规模的、非结构化的信息资源中寻找用户所需信息的过程。
不同于数据库查询，信息检索更关注的是如何从大规模、动态的信息资源中快速准确地提取出用户需要的信息。
2.2 信息检索过程信息检索过程主要包括以下几个步骤：1.收集信息源：从互联网、数据库、文件等资源中收集大量的信息。
2.预处理：对收集到的信息进行清洗、分词、去除停用词等操作，将原始文本转化为可以处理的形式。
3.索引构建：根据预处理后的文本，构建倒排索引（Inverted Index），用于快速定位文档。
4.查询处理：根据用户的查询词，通过倒排索引定位相关的文档。
5.评价与排序：根据查询与文档的匹配程度，计算出相关性分数，并对结果进行排序。
6.结果展示：将获取的信息以用户易读的方式展示给用户。
2.3 常见的信息检索模型•布尔模型：把检索任务看作是布尔逻辑运算，通过组合关键词的逻辑运算进行检索。
•向量空间模型：将查询和文档表示为向量，在向量空间中计算相似度并排序结果。
•概率检索模型：基于概率论统计的模型，通过计算查询与文档的相关性得分进行排序。
•语言模型：将查询和文档都看作是语言模型，通过计算两者的相似度进行排序。
3. 信息检索的技术3.1 分词技术分词是信息检索的基础步骤，通过将文本切分成一个一个的词语，构建倒排索引。
常见的分词技术有：基于字典的分词、最大匹配法、最少切分法等。
3.2 倒排索引倒排索引是一种将词语映射到文档的数据结构，用于快速定位包含某个词语的文档。
倒排索引一般由词典和倒排列表组成，可以通过词典快速查找到包含某个词语的文档列表。
3.3 相似度计算相似度计算是信息检索中评价文档与查询之间相关性的指标，常见的相似度计算方法有：余弦相似度、BM25等。
