Prüfungsfragen Interaktives Retrieval Flashcards
Welche Ebenen kann man bei der Architektur von IR-Systemen unterscheiden?
- Physical Level: physische interne Speicherung von Strukturen und zug. Algorithmen
- logical level: Hier wird IR-Modelll definiert <=> beschreibt Such-Funktionen
- syntactic level: betrachtet syntaktische Objekt-Eigenschaften. z.B. Text als Zeichenkeitte, Bild als Pixel.
- semantic level: Beschäftigt sich mit Beziehungen zu Objekte im Dokument. z.B. bei sem. Ansatz (Ontologien) oder Computerling. Ansatz (synt und sem) für für Repräsentation für Textinhalte.
- pragmatic level: Fokusiert auf Anwendungszweck/spiel Rolle bei Relevanz-Beurteilung.
- Functional level: Funktionen zur Informationsbeschaffung. Bsp Ellis Model zur Information Seeking Behavior.
- User-Interface : ..
Was ist der Unterschied zwischen Seeking und Searching?
Information Seeking umfasst IR-Systeme im Sinne einer Suchmaschine. Information Seeking Behavior beinhaltet viele Unterschiedliche Phasen, unter anderem “Searching” im Meho/Tibbo Modell. “Searching” beinhaltet, “Starting, Chaining, Browsing, Monitoring, Differentiating, Extracting, Networking.”
D.h. “Searching” ist eine Phase des INformation Seeking im Meho/Tibbo Modell.
Erl¨autern Sie das Ellis/Meho/Tibbo-Modell, und wie man es in IR-Systemen unterstutzen kann?
Das Ellis/Meho/Tibbo-Modell ist ein Modell zur Darstellung der Phasen der Information Seeking.
Die Phasen bei Meho/Tibo sind
- Searching
- Processing direkte Quellen oder
- Accessing wenn man indirekte Quellen zurück bekommt bis man eine Entscheidung getroffen hat oder aufgehört hat.
Searching beinhaltet:
- **Starting =Resource selection,
- **Chaining (neue Quellen finden (z.B. Referenzen)),
- **Browsing (Verfolgung von Links/Referenzen),
- **Monitoring (sich auf dem Wissenstand halten),
- Differentiating (Quellen beurteilen),
- **Extracting (Identifizerung von relevanten Merkmals) und
- Networking Information in der Suche (persönliche Discussion über Info).
Processing beinhaltet:
- Chaining,
- Extracting,
- Differentiating,
- Verifying,
- **Information-Managing: Ablage, Speicherung und Organisation der verwendeten Information ,
- Synthesizing,
- Analyzing,
- Writing
Wie kann man das Modell im IR-System unterstützen? -
- Starting - Allow resource selection, autocomplete, search term suggestion, related terms?
- Browsing: Sorting/Grouping Results nach Kriterien, highlighting Kriterien, Aussagekräftige Surrogate
- Chaining: Klickbare Einträge in Antworten, Referenzen vorwärts/rückwärts (“cited by”), Links zu ähnlichen Dokumente, Identifikation wichtiger Autoren (pull down menu to identify elements)
- Monitoring: Speicherung und periodische Ausführung von Anfragen. Bsp: ‘Saved Searched’
- Extracting Highlighting in Ergebnisseiten, Suche in Ergebnisseite
- Infm. Mgmt: Ordnen der Ergebnisse und Annotieren der Ergebnisse (ablegen gefundener Dokumente in verschiedenen Ordnern), annotate results inline
- Differentiating: Vergleich von Ergebnisseiten
Was ist das klassische Modell fur den Suchprozess, und was sind seine Nachteile?
(Information Seeking)
Ablauf für den Suchprozess bei dem klassischen Modell
1. Beginn: Informationsbedurfnis ¨
2. W¨ahle ein System und eine Datenbasis
3. formuliere eine Anfrage
4. schicke die Frage an das System
5. erhalte die Ergebnisse in Form einer Liste von Verweisen
6. Durchschauen, Evaluieren und Interpretieren der Ergebnisse
7. Stopp, oder
8. Reformuliere die Anfrage und gehe zu Schritt 4
Nachteile:
Die Annahme, dass der Benutzer sein Informationsbedürfnis exakt spezifieren kann ist nicht wahr und außerdem ist sein Informationsbedürfnis nicht statisch.
Realistischer: Berrypicking Modell = Verschiebung von Informationsbedürfnis kontinuierlich
Was besagt die ASK-Hypothese?
(Belkins Episodic Interaction Model)
Anomalous State of Knowledge = Wissenzustand mit Lücken. Benutzer will diesen Lücken beseitigen.
Benutzer hat Anomalie im Wissenzustand und kann sein Informationsbedürfnis unzureichend spezifieren.
Viele modelle (z.B. Probability Rnaking Principle) beruhren auf dem Prinzip, dass das Informationsbedürfnis genau spezifiert ist.
=> Man spezifiert NICHT das Informationsbedürfniss sondern man beschreibt den Anomalous State of Knowledge.
Belkin’s ASK-Hypothese kann überwunden werden mit dem Episodic Interaction Model.* Belkin betrachtet die Benutzerinteraktion mit dem IR-System als
Sequenz verschiedener Interaktionen innerhalb einer Episode der Informationssuche.
Beispiel:
1. Benutzer erinnert sich an Buch an bestimmter Stelle in
Bibliothek
2. System erlaubt, eine bestimmte Region virtuell abzusuchen
3. Benutzer entdeckt dabei anderes interessantes Buch und
m¨ochte nun ¨ahnliche Bucher finden, weiß aber nicht, wie dies ¨
erreicht werden kann
4. System bietet m¨ogliche Vorgehensweisen an
5. Benutzer w¨ahlt Anzeige des Schlagwortkatalogs
6. System zeigt Schlagwortkatalog
7. Benutzer findet dort relevanten Suchbegriff und weist das
System an, nach diesem Begriff zu suchen
8. System fuhrt Suche durch und zeigt zum Suchbegriff ¨
gefundene Dokumente an
Was versteht man unter Polyrepr¨asentation, wie kann ein System sie unterstutzen?
Bei Ingwersens Modell zum Suchprozess (Information Seeking/Searching)
-Polyrepräsentation: Retrievalsystem unterstutzt mehrere Repr ¨ ¨asentationen von einem Dokument (und
daher m¨oglichst viele kognitive Strukturen)
→ intentional redundancy
-Polyrepr¨asentation des
Informationsbedurfnisses mittels
verschiedener Anfragen = Polyrepräsentation des kognitiven Raum (FAQ’s)
Aber auch die Aufgabe (work task) kann formal repr¨asentiert werden
Bsp: Ho to convert an odt to pdf, how to install latest versio nof LibreOffice…. mit HowTos, FAQ’s, …etc.
Beispiel:
Dokument kann repr¨asentiert werden durch
I Titel (vom Autor gegeben)
I Schlagw¨orter (vom Indexierer)
I Andere Dokumente, die es zitieren (extern)
I Annotationen (extern)
->Gutes Suchergebnis, wenn viele Repr¨asentationen zum selben Dokument zeigen (Overlap)
Ein anschauliches Beispiel ist der Amazon Bookstore, wo ein Dokument in der Ergebnisliste durch bibliografische Angaben und ein Miniaturbild des Buchumschlags repr¨asentiert wird, in den Details ferner durch
Inhaltsangaben, Benutzerreviews sowie Verweisen auf ¨ahnliche Bucher
Wozu dienen Taxonomien fur Web-Suchaktivitäten?
(Marchionisnis Suchaktivitäten)
Die Taxonomien helfen bei der Entwicklung benutzerfreundlicher IR-Systeme.
Machionis Suchaktivitäten:
1. Suchmodus Lookup: Locate, Verify, Monitor (offer multiple matches, offer instant results to verify, offer ability to do detail overlay)
- Suchmodus Learn; compare, comprehend, explore. (parallel views/representaitons of an object, offer facet menus, offer autosuggest and faceted search (explore))
- Suchmodus Investigate: analyze, evaluate, synthesize (Analyze alternate representations)
Auch:
Klassifikation nach Broder (infomationell, navigierend oder transaktionell Suchaktivitäten)
-die Klassifikation von Broder von Suchaktivitäten in drei Suchaktivitäten wird benutzt, um Anfragen automatisch einzuordnen und dann je nach Klasse unterschiedlich zu behandeln.
z.B. navigierende Anfrage führt auf Homepage und informationelle Seite auf gewünschte Informationsseite auf Webseite.
Eine Suchmaschine/IR-System dieser Art enthält Suchkatorigien und der nutzer kann die richtige Kategorie (Taxonomie) aussuchen. (Informational -> Find-Complex -> Find a job , find a date , ..
Auch
Klassifikation von Suchaktivitäten nach Belkin
Welche Arten von Suchaktivit¨aten kann man unterscheiden? Nennen Sie jeweils Beispiele!
Machionisnis:
Machionis Suchaktivitäten:
1. Suchmodus Lookup: Locate, Verify, Monitor (Locating = Autocomplete, Locating= partial matches, offer multiple matches, Verify = instant results, offer ability to do detail overlay)
- Suchmodus Learn; compare, comprehend, explore. (Comparing =parallel views/representaitons of an object i.e stock with numbers, graph, stock market values, etc.,
Exploring = Autosuggest, Exploring = explore facet menus in faceted search, Comprehend = user can examine selected facet menu) - Suchmodus Investigate: analyze, evaluate, synthesize (Analyze= use examines alternate representations/views, Analyze = data visualization, evaluate= ??, synthesize = ??)
Welche Stufen der Systembeteiligung gibt es? Nennen Sie Beispiele bei ISM!
Es gibt folgende Systemunterstützung:
- Kein System (Benutzer gibt Anfrage ein.)
- Möglichkeiten auflisten (System mach Vorschläge z.B autocorrect, verwandte Suchbegriffe.)
- Aktion auf Kommando (Benutzer wählt Option aus)
- Beobachten und Vorschlagen (Daffodil’s Suggestions)
- Ausführen von Aktionen (neue Suche?)
