Предложен новый метод поиска нужной информации в 50 раз быстрее
Ученые предложили новый метод обработки запроса в коллекциях документов и в Интернете.
Разработчиками МФТИ и ВЦ РАН Андреем Кулунчаковым и Вадимом Стрижовым предложен новый метод автоматического построения ранжирующих моделей. Эти модели используются для того, чтобы обработать запрос от пользователя на поиск информации в коллекциях документов или в Интернете. Предлагаемый метод значительно повышает скорость построения моделей. Результаты исследования опубликованы в журнале Expert Systems with Applications, который стоит на первой позиции в рейтинге журналов по искусственному интеллекту по версии Google Scholar.
При поиске среди миллионов документов в Сети пользователь ожидает в результате получить небольшой полезный список. Документы списка должны быть проранжированы согласно поисковому запросу. Остальные документы для пользователя являются информационным мусором. Цель поисковой системы — найти нужный документ по запросу небольшой длины. Предложенный метод строит ранжирующие модели, позволяющие быстро достигнуть этой цели. Подобные модели являются ядром современных поисковых систем.
Андрей Кулунчаков, соавтор работы, студент кафедры интеллектуальных систем МФТИ, комментирует: «Постановка задачи предполагала использование только коллекций документов и поисковых запросов. Не допускалось использование никакой внешней информации о контексте, в котором выполнялся поиск. Такая задача имеет наиболее общий характер. Ранжирующие модели, предназначенные для быстрого и точного поиска информации, используются во многих областях от спам-фильтров до колл-центров».
Ранжирующая модель строится на основе простейших математических функций. Подобная модель предполагает создание из них сложной функции, которая бы решала поставленную задачу. Работа ученых была направлена на оптимизацию способа построения такой модели. Качество построенной модели смотрели в том числе с помощью живой экспертной оценки адекватности получаемого списка документов.
Одним из способов построения моделей является генетическое программирование. Свое название оно получило из-за схожести с механизмом естественного отбора в природе. В ходе решения задачи строится множество промежуточных решений — «поколений» моделей, в большей или меньшей степени похожих на искомую модель высокого качества, максимально соответствующую запросу. Алгоритм отсеивает модели низкого качества путем «естественного отбора» и на основе оставшихся создает более подходящие. Лучшие «особи» имеют большую вероятность быть включенными в следующие поколения. Сменяя множество поколений, алгоритм приближается к оптимальному решению.
К сожалению, так происходит лишь в теории. На практике число моделей увеличивается чрезвычайно быстро с ростом сложности. Для перебора моделей, состоящих всего из восьми функций, требуется не менее суток вычислений. При этом следует перебрать все варианты, из которых в будущем может эволюционировать наилучшее решение. В предшествующих работах это достигалось медленным и не оптимальным полным перебором.
Андрей Кулунчаков и Вадим Стрижов в рамках своего исследования создали новый подход к порождению ранжирующих моделей для поиска документов в больших коллекциях, не имеющих этих недостатков. Также исследователи решили проблему «стагнации». Когда в сменяющих друг друга «поколениях» модели структурно похожи и их «скрещивание» не дает существенно новых результатов, происходит «стагнация», или «застой». В таком случае вероятность появления качественной модели существенно снижается. Для того чтобы избежать стагнации, в поколение добавляются новые модели с целью повышения разнообразия.
Чтобы показать, что созданный метод получает модели, превосходящие по качеству современные альтернативы, авторы поставили численный эксперимент. Были использованы базы данных Национального института стандартов и технологий США, предназначенные для анализа и сравнения подобных систем. Они состояли из двух миллионов документов и двухсот тысяч запросов. Эксперимент показал, что полученные модели имеют более высокое качество ранжирования, согласно принятому критерию МАР — Mean Average Precision (популярная мера эффективности поиска информации). Сам же метод позволяет получить модель высокого качества за существенно меньшее время.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые Московского физико-технического института разработали бенчмарк — эталон для компьютерных программ — и с его помощью сравнили больше десяти популярных нейросетей и классических алгоритмов распознавания жестов незнакомого человека по сигналам электромиографии. Разработка даст возможность лучше понимать «голос тела», чтобы дистанционно управлять техникой, теледроидами, дополненной и виртуальной реальностью.
С точки зрения современной психологии и нейронауки эмоции тесно связаны с телесными ощущениями. Когда человек испытывает страх, гнев, радость или тревогу, меняется работа вегетативной нервной системы: сердцебиение, дыхание, работа кишечника, потоотделение, уровень гормонов. То есть многие эмоции ощущаются субъективно в определенных частях тела. Авторы нового исследования выяснили, что, например, отвращение, вызванное политической обстановкой, вызывает более выраженные телесные ощущения, чем обычное отвращение.
25 мая отмечается Всемирный день щитовидной железы. Этот небольшой орган незаметно управляет обменом веществ, работой сердца и мозга. Однако его истинные возможности гораздо шире, чем принято считать. Ученый Пермского Политеха рассказал, почему щитовидку называют древним фильтром, как она помогает адаптироваться к холоду и жаре и каким образом она напрямую задает ритм сердца.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
Последние несколько лет по всему миру выходит множество работ о том, что микрочастицы искусственных полимеров накапливаются в тканях человека и могут быть небезопасны. Мы решили обратиться к академику Алексею Хохлову, чтобы дать трибуну противоположной точке зрения. Выбор между ними предлагаем сделать читателю.
Астрофизики Южного федерального университета предложили объяснение одной из самых интригующих загадок современной физики — годичных колебаний сигнала в детекторе DAMA/LIBRA, который вот уже почти тридцать лет регистрирует странные сигналы в подземной лаборатории Гран-Сассо в Италии, интерпретируемые как взаимодействие частиц темной материи с обычным веществом.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
Релиз довольно неожиданно перенес время образования протонов и нейтронов в более раннее прошлое Вселенной. К сожалению, из его текста осталось неясным научное обоснование таких фундаментальных изменений в космологии. Также он резко передвинул в прошлое и момент возникновения реликтового излучения.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно