06.07.2017
ФизТех
255

Предложен новый метод поиска нужной информации в 50 раз быстрее

Ученые предложили новый метод обработки запроса в коллекциях документов и в Интернете.

Предложен новый метод поиска нужной информации в 50 раз быстрее
Предложен новый метод поиска нужной информации в 50 раз быстрее

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет), известен также как Физтех — ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики, химии, биологии и смежных дисциплин. Расположен в городе Долгопрудном Московской области, отдельные корпуса и факультеты находятся в Жуковском и в Москве.
Предстоящие мероприятия
Вчера, 21:17
Илья Ведмеденко

Научно-производственное объединение «Энергомаш» передало в прошлом году двигатель РД-171МВ ракетно-космическому центу «Прогресс»: там его ждут стендовые испытания в составе первой ступени ракеты-носителя «Союз-5».

Позавчера, 19:27
Михаил Орлов

В последнее время Азовское море страдает от нашествий медуз-корнеротов. Местные исследователи из Азово-Черноморского филиала ВНИРО подошли к проблеме изобретательно и предложили использовать корнеротов как ценный продукт питания.

Вчера, 13:25
Николай Цыгикало

Создание грандиозной группировки спутников Starlink продемонстрирует принципиально новые качества, которые начинают проявляться у экстремально больших спутниковых систем. Их баллистические возможности могут оказаться неожиданными и позволят использовать такую мегагрупприровку совсем не по основному назначению. Например, можно оперативно превратить часть мирных спутников в оружие и выполнить боевую задачу, а после вернуть спутники к их обычной работе. Naked Science задался вопросом, насколько это возможно.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

26 января
Илья Ведмеденко

Украина, вероятно, потеряла недавно запущенный космический аппарат «Сич-2-30». Пока с ним нет устойчивой связи — или совсем никакой.

23 января
Илья Ведмеденко

(16) Психея – одно из самых необычных небесных тел в Поясе астероидов. Она может дать людям не только понимание о происхождении планет, но и невероятные по своим объемам ресурсы. Правда, придется подождать: миссия по исследованию астероида находится лишь в самом начале долгого и сложного пути.

12 января
Алиса Гаджиева

Дополнительное исследование вулканических пород формации Кибиш в Эфиопии изменило датировку найденных там костей Homo sapiens.

20 января
ТГУ

Ученые факультета физической культуры Томского государственного университета в рамках гранта, поддержанного РНФ, исследуют особенности механизма усвоения глюкозы при сахарном диабете второго типа. Для этого был организован масштабный четырехмесячный эксперимент на 240 мышах, подобного которому в мире еще никто не проводил. Животные с искусственно сформированным диабетом подвергались физической нагрузке. Установлено, что вечерние тренировки лучше снижали вес мышей мышей, а утренние – приводили к уменьшению уровня глюкозы. Предположительно, фактором, стимулирующим утилизацию глюкозы, выступил стресс. Ученые намерены проверить эту гипотезу.

24 января
Сколтех

Коллектив ученых из Сколтеха — аспирант Егор Нужин, доцент Максим Панов и профессор Николай Бриллиантов — при помощи методов искусственного интеллекта объяснили таинственное поведение, характерное для ряда животных, — кружение.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: