曹異卿+唐俊

摘要：該文設計了一個基于互聯(lián)網(wǎng)技術的開放式圖書館數(shù)字資源檢索系統(tǒng)，系統(tǒng)采用多粒度索引技術建立數(shù)字資源的索引數(shù)據(jù)庫，使用逆向最大匹配算法實現(xiàn)分詞，提升了系統(tǒng)的檢索能力。測試結(jié)果表明系統(tǒng)在準確率、召回率和F-measure上取得較好的效果。

關鍵詞：數(shù)字資源；檢索系統(tǒng)；多粒度索引；逆向最大匹配

中圖分類號：TP315 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）10-0012-03

1 概述

現(xiàn)代圖書館的發(fā)展越來越趨向于數(shù)字化、移動化，因此圖書館的建設也與傳統(tǒng)的紙質(zhì)圖書館模式產(chǎn)生了很大的不同。國內(nèi)主要公共圖書館和高校圖書館都將圖書采購的主要來源定位于數(shù)字資源。[1-2]圖書館數(shù)字資源的不斷增加給圖書館對數(shù)字資源的加工、處理、存儲、檢索和使用帶來了考驗與挑戰(zhàn)。目前國內(nèi)圖書館數(shù)字資源的建設主要包括購買國內(nèi)外著名的數(shù)據(jù)庫和圖書館的特色館藏。[3-4]

購買的數(shù)據(jù)庫都提供了數(shù)字資源的檢索系統(tǒng)，而圖書館的特色館藏資源的形式多樣。[5]特色館藏資源一般包括圖像、文本、聲音、視頻等方方面面，這類數(shù)字資源的查詢條件有時候難以準確描述，所以查詢條件的描述本身就是難點，而且檢索的對象或者集合也可能是模糊的。其中的原因可能是因為信息檢索的處理對象通常是自然語言，自然語言本身就變化無常，而且自然語言沒有固定的結(jié)構(gòu)，它們的語義經(jīng)常具有模糊性，導致經(jīng)常檢索不到所需要的資源。[6]

本文第二節(jié)提出了一種圖書館數(shù)字資源的多粒度混合索引技術，第三節(jié)基于混合索引技術進行了基于互聯(lián)網(wǎng)的開放式數(shù)字圖書館檢索系統(tǒng)，第四節(jié)對系統(tǒng)進行了測試，測試結(jié)果表明系統(tǒng)在準確率、召回率和F-measure上取得較好的效果。

2 多粒度混合索引技術

多粒度索引技術是構(gòu)建倒排索引數(shù)據(jù)文件的一種方法和技術。多粒度索引技術采用了統(tǒng)計學方法，該方法先識別文檔中包含的未登錄詞語，然后把識別出來的未登錄詞語依次放在一個擴展的詞典里面，采用統(tǒng)計學方法識別未登錄詞語會有錯誤的情況發(fā)生，使得擴展的分詞詞典里面含有錯誤的詞語。在保存擴展的分詞詞典時，把識別出來的新詞語再用基本分詞詞典進行二次切分，并保存好切分開的詞語序列。

多粒度索引技術采用統(tǒng)一倒排文件索引詞典，沒有二級索引詞典，不會產(chǎn)生額外的訪問開銷。多粒度索引技術不限制擴展詞語的長度，可以把更長的短語建成索引，這樣使得信息檢索時更加靈活。與詞語索引結(jié)合Bigram索引的技術相比，多粒度索引技術采用了未登錄詞語識別技術，能夠避免Bigram索引帶來的倒排索引數(shù)據(jù)詞典膨脹的問題。

多粒度索引技術中增加的擴展詞語索引，可以使得更多詞語或短語被索引，從而提高信息檢索系統(tǒng)的檢索效率，所以多粒度索引技術是可行的。

多粒度索引技術的實現(xiàn)包括未登錄詞語識別和擴展詞典構(gòu)建兩個部分。

第一部分 未登錄詞語識別算法

1） 提取m元組：采用基本詞語詞典，對文本進行詞語切分，從得到的分詞結(jié)果中提取出包含m個相鄰基本詞語的字符串，稱為 m元組。

2） 噪聲處理：把停用詞搜集起來構(gòu)成停用詞表，在m元組中進行刪除。

3） 刪除重復的m元組：把那些重復出現(xiàn)的多余m元組進行刪除。

4） 把最后剩下的m元組按照它們出現(xiàn)的頻次從高到低排列，超過一定閾值就作為未登錄詞語加入擴展詞語表。

未登錄詞語可以從網(wǎng)頁文檔語料數(shù)據(jù)中提取得到。在提取m元組時，網(wǎng)頁文本中的用戶經(jīng)常查詢的詞語優(yōu)先被考慮。也可以從網(wǎng)頁文本文摘文字中選擇m元組。這樣可以提高未登錄詞語的識別效果。

第二部分 擴展詞典構(gòu)建

把識別出來的新詞語保存在擴展的詞典中?？梢韵冗M行基本分詞詞典分詞，并將結(jié)果轉(zhuǎn)換成基本詞語的序列。然后使用散列查找表把基本詞語的序列轉(zhuǎn)換成連續(xù)整數(shù)編碼。那么擴展分詞詞典里面就保存新詞語中基本詞語的整數(shù)編碼，相當于由整數(shù)編碼構(gòu)成的m元組集合。

3 開放式圖書館數(shù)字資源檢索系統(tǒng)設計

3.1 逆向最大匹配算法設計

逆向最大匹配法通常簡稱為RMM法。RMM法的基本原理與MM法相同 ，不同的是分詞切分的方向與MM法相反，而且使用的分詞辭典也不同。逆向最大匹配法從被處理文檔的末端開始匹配掃描，每次取最末端的2i個字符（i字字串）作為匹配字段，若匹配失敗，則去掉匹配字段最前面的一個字，繼續(xù)匹配。相應地，它使用的分詞詞典是逆序詞典，其中的每個詞條都將按逆序方式存放。在實際處理時，先將文檔進行倒排處理，生成逆序文檔。然后，根據(jù)逆序詞典，對逆序文檔用正向最大匹配法處理即可。逆向最大匹配算法如圖1所示。

3.2 創(chuàng)建索引

在索引創(chuàng)建的算法方面，采用兩趟的內(nèi)存倒排索引創(chuàng)建算法，首先是依次對每個規(guī)模小的文檔集合創(chuàng)建倒排索引，然后執(zhí)行多路歸并算法，最后得到總的倒排索引文件。主要的創(chuàng)建步驟如下：

1） 頁面分析。按照HTML標簽語法規(guī)則分析源文件的標簽結(jié)構(gòu)。在分析的過程中記下每個索引詞的詞頻和文檔頻率，然后利用散列表把它們轉(zhuǎn)換成索引詞語編碼，并把這些結(jié)果保存到詞典文件中，同時把頁面分析的結(jié)果保存到臨時文件里面，留給后面的步驟使用。

2） 按照統(tǒng)計方法得到索引詞語的詞頻和文檔頻率屬性，能夠估計出索引詞語對應得倒排文件數(shù)據(jù)可能的長度，并預先申請文檔集合需要的倒排索引內(nèi)存空間。讀取頁面分析得到的臨時文件，并在內(nèi)存里面按照臨時文件的內(nèi)容創(chuàng)建倒排索引，并把得到的結(jié)果保存在臨時的倒排文件里面。

3） 讀取上面得到的多個臨時的倒排文件的內(nèi)容，然后執(zhí)行多路歸并算法，并進行編碼壓縮，最后輸出到最終的倒排文件里面保存。

在索引創(chuàng)建模塊中，頁面分析過程，尤其是中文分詞過程是主要的時間開銷。算法的后面步驟相對來說速度很快。

3.3 內(nèi)容檢索

檢索模塊同建立索引模塊一樣，都是異構(gòu)數(shù)字資源檢索系統(tǒng)的核心模塊，檢索模塊的功能是首先獲取用戶輸入的關鍵詞，然后對其進行預處理，繼而對處理后的關鍵詞進行中文分詞，最后從索引庫中將用戶需求的數(shù)字資源檢索出來。檢索模塊中，用戶可根據(jù)不同的檢索需求（比如資源題目、資源作者、資源簡介等等），選取不同的檢索條件，獲取不同的檢索結(jié)果。

3.4 結(jié)果排序

排序模塊的功能主要是對檢索模塊檢索出來的結(jié)果進行排序，從而給用戶呈現(xiàn)出相應的資源列表。首先獲取用戶輸入的檢索詞進行分詞之后獲得的關鍵詞，然后計算關鍵詞與檢索結(jié)果中文檔的相關度，最后根據(jù)相關度大小進行排序。排序模塊的流程圖如圖2所示。

4 測試與驗證

根據(jù)美國情報學家Lancaster基于傳統(tǒng)的信息檢索系統(tǒng)提出的信息檢索的性能指標，取480個數(shù)字資源作為測試數(shù)據(jù)，測試數(shù)據(jù)包含等量的四種類型的數(shù)字資源，即120個epub格式的文本資源、120個epub格式的音頻資源、120個epub格式的視頻資源以及120個epub格式的圖像資源，每一種類型的數(shù)字資源包含全英文的以及全中文的，所有的中文資源不僅僅只關注同一個關注點。本文從十個不同的方面精心選擇了十個查詢句，其中包括5個中文查詢句和5個英文查詢句，其中軍事、醫(yī)藥、體育、經(jīng)濟、環(huán)境、 健康、藝術、教育、 政治、交通方面分別有一個查詢句。

表1中，R 代表相關文檔集合，變量A 代表檢索結(jié)果構(gòu)成的文檔集合，變量Ra 代表相關文檔集合R 和檢索結(jié)果構(gòu)成的文檔集合 A 的交集。

本系統(tǒng)的平均查準率為88.5%，平均査全率為81.4%。在查準率和查全率上與傳統(tǒng)搜索引擎有較大提升。英文資源的查全率和查準率都高于中文資源的查全率和查準率，這是因為英文和中文本身的差異引起的，英文的分界符非常明顯，而對中文進行切分需要各種分詞算法，準確度自然沒有英文高。

5 總結(jié)

開放式數(shù)字圖書館需要一個能檢索各種類型資源的檢索系統(tǒng)，本文提出的開放式圖書館數(shù)字資源檢索系統(tǒng)采用了多粒度索引、逆向最大匹配算法等技術來提高搜索的精度。對檢索系統(tǒng)的分詞、索引、搜索和結(jié)果展現(xiàn)等模塊進行了設計，并基于Java平臺進行系統(tǒng)的原型創(chuàng)建。測試結(jié)果表明系統(tǒng)在準確率、召回率和F-measure上取得較好的效果。

參考文獻：

[1]馬文峰. 數(shù)字資源整合研究[J]. 中國圖書館學報，2002（4）：63-66.

[2]劉陽. 基于開放獲取的高校圖書館科學數(shù)據(jù)信息資源管理與服務[J]. 科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2015，05：29-31.

[3]畢強，王傳清，李潔. 基于語義的數(shù)字資源超網(wǎng)絡聚合研究[J]. 情報科學，2015（3）：8-12.

[4]王小君，何慶. 資源網(wǎng)格中的一種資源檢索機制[J]. 計算機技術與發(fā)展，2010（3）：63-66.

[5]鄭偉青. 云計算在圖書館群資源檢索中的研究與應用[J]. 圖書館建設，2010（4）：85-87.

[6]陳旭，陳德華，樂嘉錦. 基于語義相關度排序的政務信息資源檢索算法[J]. 計算機工程與應用，2011（25）：121-125.