Яндекс для всех - [5]

Названные выше компоненты не обязательно входят в состав поисковой машины так, как они здесь описаны. У разных поисковиков реализация может отличаться друг от друга. К примеру, связка Spider+Crawler+Индексатор может быть выполнена в виде единой программы, которая скачивает известные веб-страницы, анализирует их и ищет по ссылкам новые ресурсы.

1.1.2. Характеристики поисковых машин

В статье, посвященной поисковой машине Rambler (http://www.rambler.ru/ doc/architecture.shtml), называются основные характеристики, которые могут быть применены к любым поисковикам:

□ полнота;

□ точность;

□ актуальность;

□ скорость;

□ наглядность.

Полнота поиска характеризуется отношением количества найденных по запросу документов к общему количеству документов в Интернете, соответствующих данному запросу. Если по запросу "кристаллическая решетка" будет найдено 150 документов, а общее количество документов в Интернете, соответствующее этому запросу, составляет 1000, то полнота поиска составит 0,15. (Эта величина приблизительная, поскольку неизвестно точно, сколько же на самом деле существует в Интернете страниц, отвечающих условию поиска.) Чем более полно проанализированы и занесены в Индекс документы, тем выше будет показатель полноты поиска.

Точность поиска определяется как степень соответствия найденных документов запросу пользователя. Допустим, мы хотим найти документы, в которых встречается выражение "сын знахаря". В результатах поиска мы увидим документы, в которых встречается точно такое выражение. Но присутствуют и документы, содержащие искомые слова, но не выражения, например: "родители привозят сына в небольшой городок на Адриатическом побережье, к местному знахарю". И если всего найдено 200 документов, из которых только в 80 встречается именно искомое словосочетание, то точность поиска будет оценена как 80/200 (0,4). Чем точнее поиск, тем выше вероятность, что пользователь найдет нужные документы, тем меньше будет избыточной, лишней информации.

Для повышения точности результата в различных поисковых системах применяются различные способы. Каждый поисковик использует свои решения, в целом предназначенные для выполнения близких по сути задач. К примеру, вот что по этому поводу сказано на сайте Рамблера:

Повышение точности в поисковой машине Рамблер достигается за счет использования различных технологий на всех этапах обработки и поиска информации. Одним из наиболее интересных процессов является распознавание грамматических омонимов. Омонимы — это слова, которые имеют одинаковое написание, но различный смысл. Различают лексические и грамматические омонимы. Лексические омонимы относятся к одной части речи, как, например, существительное "бор": хвойный лес, стальное сверло и химический элемент. Грамматические омонимы относятся к разным частям речи, поэтому по написанию у них обычно совпадают только отдельные формы. Примерами грамматических омонимов могут служить слова "печь" (существительное русская печь и глагол печь пирожки) и "рядовой" (прилагательное рядовой сотрудник и существительное рядовой Иванов).

Омонимы не только увеличивают размер индексной базы (так как для каждого такого слова приходится хранить все его возможные значения), но и отрицательно сказываются на точности поиска. Если пользователь ищет слово "данные", ему неинтересно получить в найденном все документы, которые содержат слово "дать". Для того чтобы результаты поиска были точнее, модуль синтаксического анализа проводит разбор окружения слов-омонимов с целью установления их наиболее вероятных значений. Например, если рядом со словом "печь" стоит существительное ("пирожки", "картошка"), то с высокой вероятностью "печь" в данном контексте является глаголом. На сегодняшний день анализатор способен распознавать значения только грамматических омонимов.

Синтаксический анализ позволяет также с определенной вероятностью распознавать некоторые имена собственные. Например, если в тексте несколько слов подряд написано с большой буквы, они чаще всего представляют собой имя собственное (Петр Петрович, Московский Государственный Университет). Данные о таких конструкциях учитываются при индексации и обработке запроса.

Еще один способ повышения точности поиска — это выделение устойчивых обозначений и поиск их как отдельных лексических единиц. На сегодняшний день в Рамблере реализована система распознавания таких конструкций, как, например C++, б/у, п/п-к. Если по запросу С++ поднимать все тексты, в которых присутствуют латинская буква С, а также знак +, то получится огромное количество документов, далеко не все из которых соответствуют запросу; кроме того, это большая работа, значительно увеличивающая время поиска.

Источник: "Принципы работы поисковой машины Рамблер" (http://www.rambler.ru/doc/architecture.shtml).

А вот что на эту же тему пару лет назад сказал И. Сегалович, директор Яндекса по технологиям и разработке:

Алгоритм поиска учитывает социальную структуру Интернета. Он умеет отличать мнение людей от технической, вспомогательной и рекламной информации, то есть лучше распознавать, какой ресурс является авторитетным в своей области. Также введена дополнительная очистка результатов поиска от дубликатов. Теперь пользователь избавлен от повторения в списке найденного почти одинаковой информации. Поиск в Интернете — это серьезная наука, поэтому для повышения качества сервиса в Яндексе проводятся регулярные исследования. В прошлом году мы организовали отдел