王莉軍

（渤海大學 遼寧 錦州 121013）

Indri是開源的信息檢索工程Lemur的一個子項目。Indri是一個完整的搜索引擎，支持各種不同格式文本的索引創(chuàng)建，提出了優(yōu)秀的文檔檢索模型，支持結構化查詢語言，在研究和實際應用領域都有比較高的價值。Indri系統(tǒng)采用C++語言編寫，提供了方便的API供使用者調用，由于項目本身開源，對于開發(fā)者而言，也可以方便的對其進行二次開發(fā)。

1 Indri檢索模型

Indri結合了推理網(wǎng)絡模型 （Inference net）和語言模型（language modeling）的優(yōu)點，提出了一套檢索模型，其利用推理網(wǎng)絡模型的優(yōu)勢來支持比較復雜的結構化查詢（結構化通常指查詢語言中的用來表達檢索文檔中詞與詞之間聯(lián)系的operators），又利用語言模型及平滑技術對推理網(wǎng)絡中的一些節(jié)點進行有效的預估，從而使查詢得到比較好的效果[1]。這之前，單純的推理網(wǎng)絡模型節(jié)點的預估采用的是規(guī)格化的tf.idf（這個值與詞在文檔中出現(xiàn)的頻率稱正比，與包含該詞的文檔數(shù)成反比）權重，而單純的語言模型則無法支持結構化查詢。所以Indri檢索模型采用了兩種模型相結合的方式[2]。

推理網(wǎng)絡模型網(wǎng)絡圖如圖1所示，實際上是一個貝葉斯網(wǎng)絡（Bayesian networks）。貝葉斯網(wǎng)絡是一個有向，無環(huán)圖。

網(wǎng)絡中每個節(jié)點代表一個事件，有一個連續(xù)或者離散的結果集。每個非根節(jié)點存儲了一個條件概率表，這個條件概率表完全描述了與給定父節(jié)點的情況下該節(jié)點出現(xiàn)相關聯(lián)的結果集的概率。每個與根節(jié)點相關聯(lián)的結果集被指派了一個先驗概率。這樣在已知網(wǎng)絡圖，先驗概率，條件概率表和節(jié)點代表的事件之后，就可以通過網(wǎng)絡計算出檢索文檔中出現(xiàn)查詢的概率，并按照這個概率值的大小進行排序輸出。

圖1 推理網(wǎng)絡模型網(wǎng)絡圖Fig.1 Inference network network diagram

主要包含有以下幾類節(jié)點[3]：

1）文檔節(jié)點 D（Document Node）；

2）平滑參數(shù)節(jié)點 alpha，beta（Smoothing parameter nodes）；

3）模型節(jié)點 θ（Model nodes）；

4）特征表示節(jié)點 r（Representation concept nodes）；

5）查詢節(jié)點 q（Belief nodes）；

6）信息需求節(jié)點 I（Information need node）。

文檔節(jié)點（Document Node）：文檔節(jié)點是文檔表示的一個隨機值。Indri采用二進制特征向量集對文檔進行表示，而不是一般模型中單純的term序列，文檔的特征向量表示可以挖掘出更多的文本的信息，例如短語，是否是大寫字母詞等。文檔中每個term的位置被一個特征向量表示，向量中的元素表示特征的有無。如此一來可以將文檔看作一個多伯努利分布（Multiple-Bernoulli distribution）的抽樣。

舉一個文檔表示很簡單的例子，假設文檔是由5個詞組成的，則我們用下面12個特征組成的特征序列來表示文檔，如下[4]，

Document：A B C A B

假設特征序列是[A B C AA AB AC BA BB BC CA CB CC]

平滑參數(shù)節(jié)點：是為模型節(jié)點提供平滑參數(shù)。

模型節(jié)點Model nodes（M）：模型節(jié)點代表所謂的特征語言模型。在Indri框架中，它們是平滑過的多伯努利分布，該分布是對文檔表示的一個建模。網(wǎng)絡中可能會有不止一個模型節(jié)點，與同一文檔的不同表示相關聯(lián)，如上圖所示，模型節(jié)點包括title，body，h1等3個模型節(jié)點，分別為文檔的title，body，h1部分的表示，這樣就允許模型通過不同的文檔表示來進行預估，合并。

這里需要計算 P（M|D），

特征表示節(jié)點Representation concept nodes（r）：特征表示節(jié)點是與上述文檔表示中提到的特征向量直接相關的二進制隨機值。這里，同樣的特征節(jié)點可能會在網(wǎng)絡中出現(xiàn)多次，因為每個相同的特征節(jié)點可能會有一個不同的父節(jié)點。

查詢節(jié)點Belief nodes（q）：查詢節(jié)點是用來合并特征節(jié)點或者其他查詢節(jié)點的二進制隨機值。每個查詢節(jié)點關聯(lián)到不同的條件概率表，允許節(jié)點以多種不同的方式合并。查詢節(jié)點是根據(jù)Indri的結構化查詢動態(tài)的添加到網(wǎng)絡中，因此網(wǎng)絡拓撲是隨著每次查詢改變的。這使得網(wǎng)絡很強大，根據(jù)不同的查詢式，使用不同的打分方法。

信息需求節(jié)點Information need node（I）：信息需求節(jié)點可以看作一個簡單的查詢節(jié)點，將所有的查詢節(jié)點合并到一個節(jié)點，這個節(jié)點作為rank的基礎[5]。

也就是說 rank的依據(jù)是 P（I=1|D，alpha，beta）。

例如一個查詢：#weight（2.0#or（#1（north korea）iraq ）1.0 policy），查詢的意思大概是 “包含韓國或者伊朗以及policy的文檔，并且包含north korea或者iraq所占的比重系數(shù)為2.0，而包含policy的比重系統(tǒng)為1.0”。推理網(wǎng)絡如圖2所示。

圖2 推理網(wǎng)絡Fig.2 Inference network

再例如一個查詢：#combine（ #uw8（ hurricane wind ）.（title）damage），這個查詢的大概意思是“文檔題目域中包含一個8個詞的窗口，窗口中可以無序的包含hurricane和wind兩個詞，并且文檔中包含damage這個詞”。推理網(wǎng)絡如圖3所示。

圖3 推理網(wǎng)絡Fig.3 Inference network

2 Indri查詢語言

為了充分利用上面提到的檢索模型，Indri提供了一套查詢語言可以表達復雜的概念。Indri查詢語言是一種結構化查詢語言，是由一些operation組成的，每個operation代表了推理網(wǎng)絡中的一個查詢節(jié)點（即q節(jié)點）[6]。

Operation可以分為以下幾類：

1）Basic operation

第三，時間和空間延展性的變化帶來的影響?；ヂ?lián)網(wǎng)上沒有時間和空間的限制，企業(yè)只需花費較少的成本就可以加入到全球信息網(wǎng)絡和貿易網(wǎng)絡中，與消費者進行溝通，將產品的信息傳遞到消費者中去。網(wǎng)絡商城的空間可以無限擴張，可以陳列無限多的商品，消費者通過互聯(lián)網(wǎng)可以用很低的價格選購商品，所看到的商品比任何一間大商場的產品都多，方便消費者進行商品的比較和擇優(yōu)。

Indri查詢語言的基本操作是繼承Inquery結構化查詢語言的，舉一些簡單的例子：

#uwN（t1 t2…）包含N個單詞的無序窗口

#odN（t1 t2…）包含N個單詞的有序窗口

#combine（q1 q2…） 合并查詢q1和q2

#weight（w1q1 w1q2…） 合并查詢q1和q2并且設置了每個查詢的權重

#filrej（c s） 當c不滿足的情況下計算表達式s

2）Field operation

這類操作符是為了支持結構化文檔設計的。最簡單的形式，比如term.field，意思是term只有出現(xiàn)在field時才是與查詢相關的。

域可以是文檔中的任何打了標簽的信息。例如可以是文檔的一大段（如一個章節(jié)），一小段（如一個自然段），或者只有幾個句子（如名詞短語等）。一個域也可以多次出現(xiàn)在文檔中。

例如wash.np就可以用來實現(xiàn)這樣的查詢，“查找出現(xiàn)在名詞短語中的wash”。

3）Extent retrieval

Indri也支持用域來在某一區(qū)域中打分。例如查詢#combine[field]（q1，…qn），在 field 指定的區(qū)域中對（q1，…qn）進行打分和排序。這樣可以方便地支持類似段落查詢或者語句查詢等這樣的需求。

4）Date and numeric retrieval

Indri來識別數(shù)字相關的性質，包括日期等。為了查詢數(shù)字相關的性質，Indri提供了#less，#greater和 #equal等操作。對 于 日 期 的 查 詢 ，Indri提 供 了 #date：before，#date：before 和#date：before 等操作。

一些相關操作符的計算如下[5]：

3 結 論

Indri的檢索模型合并了推理網(wǎng)絡模型和語言模型，可以比較好的支持結構化查詢和推理網(wǎng)絡節(jié)點的預估，里面還涉及了多伯努利分布，貝葉斯方法等數(shù)學行比較強的推導過程，從測試結果來看，查詢效果比較好，具有較大的參考實用價值。

[1]Strohman T，Metzler D，Turtle H，et al.Indri.A language model-based serach engine for complex queries，IA 2005[C]//Proceedings of the 2nd International Conference on Intelligence Analysis （to appear），2005：5-10.

[2]Strohman T.Dynamic collections in Indri[C]//Technical Report IR-426， University of Massachusetts Amherst，2005：124-125.

[3]Strohman T.Low Latency Index Maintenance in Indri[C]//IR-503， University of Massachusetts Amherst，2006：54-58.

[4]Metzler D，Croft W B.Combining the language model and inference network approaches to retrieval[C]//Info.Proc.and Mgt，2004，40（5）：735-750.

[5]Metzler D，Lavrenko V，Croft W B.Formal multiple Bernoulli models for language modeling[C]//2004：540-541.

[6]Zhai C，Lafferty J.A study of smoothing methods for language models applied to information retrieval ACM Trans.Inf.Syst[C]//2004：179-214.