Applicazioni di modelli matematici alla ricerca semantica Università degli Studi del Molise Tesi di Laurea in Informatica Applicazioni di modelli matematici alla ricerca semantica Candidato Dario Di Nucci 130804 Relatore Prof. Giovanni Capobianco

Contesto applicativo EVOLUZIONE DI INTERNET Internet è una rete di computer mondiale ad accesso pubblico che attualmente rappresenta il principale mezzo di comunicazione di massa. I suoi utenti nel 2010 hanno raggiunto quota 1,97 miliardi in crescita del 14% rispetto all’anno precedente. Il numero dei siti web nel 2010 ha raggiunto quota 255 milioni, di cui 21,4 aperti nell’ultimo anno.

Contesto applicativo INFORMATION RETRIEVAL Cosa è? Insieme delle tecniche atte al recupero mirato dell’informazione in formato elettronico. Cosa fa? Le tecniche di IR basate su modelli vettoriali, applicano il concetto di somiglianza testuale tra una base di dati e una query, restituendo una serie di documenti pertinenti. Modelli matematici più importanti? Vector Space Model Latent Semantic Indexing … Applicazioni più note? Motori di ricerca.

Contesto applicativo VECTOR SPACE MODEL Dati due vettori: 𝑄, rappresentante una query 𝐷, rappresentante un documento la loro similarità può essere calcolata attraverso il coseno dell’angolo 𝜃, compreso tra essi. 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 (𝐷, 𝑄)∈[−1,1].

Contesto applicativo LATENT SEMANTIC INDEXING Problema: l’utente va alla ricerca delle informazioni basandosi su concetti e non su singole parole. Il cuore del LSI è rappresentato dalla decomposizione ai valori singolari (SVD). 𝑿 𝜮 𝟎 𝑽 𝟎 𝑼 𝟎 La matrice Σ 0 rappresenta i concetti ordinati in ordine di importanza.

Motivazioni PROBLEMATICHE COMUNI Nella fruizione dei documenti presenti sul web è fondamentale per l’utente un motore di ricerca che restituisca risultati corretti. Nella sua realizzazione tre problemi che sicuramente incidono negativamente sulla bontà dei risultati sono: polisemia sinonimia query malformate

Motivazioni POLISEMIA Molte parole hanno più di un significato, quindi una query potrebbe condividere dei termini con un documento, sebbene quest’ultimo non sia rilevante. Conte

Motivazioni SINONIMIA Esistono diversi modi per esprimere uno stesso concetto; ciò implica che una query potrebbe non condividere termini con un documento, sebbene quest’ultimo sia rilevante per la query stessa. Automobile Macchina Auto

Motivazioni QUERY MALFORMATE Spesso l’utente inserisce, per errore, query non valide o che non rappresentano bene l’informazione ricercata. Conta

Obiettivi PROFILING Migliorare l’accuratezza dei risultati forniti da un motore di ricerca, attraverso il profiling degli utenti. Profiling?! Attraverso le query fornite dall’utente e i risultati da questi selezionati, il sistema acquisisce esperienza. In questo modo restituisce risultati con un grado di correttezza crescente.

docs Hound INTRODUZIONE E’ stato realizzato un motore di ricerca basato su una nota libreria di Information Retrieval, Lucene. Lucene è un progetto open source promosso dalla Apache Software Foundation.

docs Hound INDEXER Si occupa di analizzare le pagine web. Per ogni documento: estrapola informazioni testuali individua le categorie inerenti aggiorna le definizioni delle categorie Ogni categoria è identificata da un vocabolario, costituito da un insieme di termini.

docs Hound PROFILING UTENTE Ad ogni utente è associato un profilo di ricerca, sotto forma di distribuzione di probabilità. Il valore della preferenza di una categoria aumenta seguendo l'andamento di una funzione logistica. I valori delle categorie non scelte sono decrementati in modo proporzionale.

docs Hound FUNZIONE LOGISTICA Scelte occasionali per una categoria modificano soltanto lievemente il profilo, mentre scelte consecutive hanno effetto via via maggiore. Quando la preferenza per una categoria raggiunge un valore sufficientemente più elevato rispetto alle altre, si stabilizza su tale posizione.

docs Hound SEARCHER Restituisce le pagine web ordinandole per punteggio. Il punteggio è calcolato in funzione dell'attinenza della pagina web con la query e il profilo dell'utente. In particolare: punteggio = punteggio query * (1 + punteggio profilo) Per ridurre i problemi causati da query malformate, il parser delle query applica a queste un grado di casualità utilizzando tecniche fuzzy.

docs Hound TESTING Query 1 Query 2 Query 3 Query 4 Query 5 Tot diff   Query 1 Query 2 Query 3 Query 4 Query 5 Tot diff Utente 1 1 3 2 -1 Utente 2 -2 Utente 3 Utente 4 -3 Utente 5

CONCLUSIONI Al termine della sperimentazione si può affermare che le tecniche di profiling sono una buona soluzione per il problema della polisemia. Il problema delle query malformate è stato mitigato applicando un grado di casualità ad esse.

SVILUPPI FUTURI Integrazione di un crawler nel sistema al fine di renderlo operativo. Miglioramento della categorizzazione di utenti e pagine attraverso una crescente accuratezza dei vocabolari che ne costituiscono le definizioni. Gestione automatica della funzione logistica in base al numero di categorie. Testing approfondito con un maggior numero di utenti.

Grazie per l’attenzione