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自動語彙推薦服務 - 教育百科
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國家教育研究院辭書
基本資料
| 英文： | automatic term suggestion |
| 作者： | 葉鎮源 |
| 日期： | 2012年10月 |
| 出處： | 圖書館學與資訊科學大辭典 |
辭書內容
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名詞解釋： 自動語彙推薦服務（automatic term suggestion），一般稱為「關聯詞提示」或「相關查詢詞建議」，乃隸屬於互動式資訊檢索（interactive information retrieval）技術的一環。此類技術主要是藉由使用者與檢索系統之間的互動機制，提示使用者與原查詢字詞相關的關聯詞詞組建議，以輔助使用者明確地定義及表達其資訊查找的需求，使其查詢的建構能符合檢索系統的索引語言和檢索規範，進而獲得完整而正確的檢索結果，達到提升檢索效益的目的。 自動語彙推薦服務的實現，通常利用下列的方法來達成，包括：人工編製推薦詞組、統計分析之共現索引詞表，以及應用使用者檢索紀錄等。首先，人工編製推薦詞組由專家建立控制詞彙，例如：詞庫或索引典。此方法的優點是精準度高，且通常定義詞彙的同義或從屬(上／下位)關係，因而能完整地呈現出主題概念的架構；但是，其缺點在於人工製作的成本高、耗時，沒有辦法快速進行推薦詞組的維護和更新，且不易於跨領域的環境下使用。第二，統計分析之共現索引詞表則利用關鍵字詞在文件資料庫中共同出現（co-occurrence）的頻率統計自動建構詞彙關聯，或是運用共現技術（collocation）萃取相關的組合詞組，例如：複合字詞（compound）或片語（phrase）。其好處是共現索引詞表的建構快速且成本低；然而，壞處是準確度略低，且詞彙關聯僅是主題概念相關，並非主題層級的語意關聯。最後，應用使用者檢索紀錄則是蒐集所有使用者曾經檢索過的關鍵字詞，透過統計分析抽取相關詞彙，以達到建立關聯詞詞組的目的；這種方法最大的優點是以真實的使用者資訊需求為導向，因而推薦的關聯詞詞組比較符合使用者對於資訊檢索需求的認知，但是因其關聯詞詞組衍生自使用者所輸入的檢索需求，使得其建議的相關詞與原查詢關鍵字詞間關聯性較差，不易協助使用者釐清其真正的資訊檢索需求。 自動語彙推薦服務的應用，大致上可分為「即時提示」及「靜態推薦」兩大類。即時提示乃是在使用者輸入檢索關鍵字詞的同時，透過即時查找的技術與後端的系統溝通取得相關的關聯詞詞組，並且藉由下拉式選單的方式在使用者端即時呈現。其好處是當使用者尚未完整輸入檢索關鍵字詞時，系統便可以預測使用者的檢索需求，使用者只需從建議詞組中選擇適當的關鍵字詞即可進行檢索。而靜態推薦則是在檢索結果中動態萃取與使用者查詢關鍵字詞有關的關聯詞詞組，但僅在檢索結果頁面的上方或下方呈現，建議使用者可以透過這些相關詞來進一步縮小範圍查詢。以Google檢索引擎為例，當使用者輸入「圖書資訊」進行檢索時，圖1中即時提示與圖書資訊相關的關聯詞詞組，例如：圖書資訊學、圖書資訊管理、以及圖書資訊學研究等。圖2則是在檢索結果下方，靜態推薦使用者與圖書資訊相關的檢索關鍵字詞。 圖1：即時提示 圖2：靜態推薦 由前述可知，自動語彙推薦服務技術不僅可以在使用者進行檢索時建議與其原檢索主題或需求相關的同義詞及相關詞，亦能協助使用者在查詢建構時更加明確地定義和表達其資訊檢索的需求。隨著資訊時代的來臨，未來資訊超載、認知負擔，以及資訊不足的問題勢必將日益嚴重，類似於自動語彙推薦服務的互動式資訊檢索技術發展已是必然的趨勢。相信在不久的將來，必定會有更多不同類型的互動式應用服務出現，大幅提升資訊檢索系統的檢索效益，且徹底改變現今使用者的資訊檢索經驗。 Strzalkowski, T. (1999). Natural language information retrieval. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.卜小蝶（2006）。 應用檢索記錄於網路術語推薦之研究 Log-based approach for networked term suggestion。臺北市：美國資訊科學與技術學會台北分會。 |
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參考資料： Strzalkowski, T. (1999). Natural language information retrieval. Norwell, MA: Kluwer Academic Publishers.卜小蝶（2006）。 應用檢索記錄於網路術語推薦之研究 Log-based approach for networked term suggestion。臺北市：美國資訊科學與技術學會台北分會。 |
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| 資料來源： | 國家教育研究院_自動語彙推薦服務 |
| 授權資訊： | 資料採「 創用CC-姓名標示- 禁止改作 臺灣3.0版授權條款」釋出 |
貓頭鷹博士