Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 1 INDEXING. Budi Susanto

Transkripsi

1 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 1 INDEXING Budi Susanto

2 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 2 Tujuan Memaham pengertian dari information retrieval Memahami pembentukan struktur inverted index Memahami tentang kebutuhan index terhadap adanya query frase Memahami kebutuhan index terhadap query wildcard

3 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 3 Buku Acuan Manning, C. D., Raghavan, P., Chutze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cammbridge University Press, New York, Chapter 1, 2, dan 3.

4 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 4 Definisi IR Information Retrieval (IR) is finding material (usually documents) of an unstructured nature (usually text) that satisfies an information need from within large collections (usually stored on computers). - Manning (2008) IR dapat mencakup bentuk masalah data dan informasi selain disebutkan pada definisi di atas. Misalnya beberapa format dokumen memiliki suatu struktur header, body, dan footer. Sering disebut dengan semistructure data.

5 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 5 Contoh Masalah IR Terdapat sekumpulan dokumen berita dari berbagai macam kelompok berita. Kemudian ingin ditemukan dokumen berita apa saja yang berisi kata badai AND topan AND NOT tsunami. Solusi: Cara paling sederhana adalah melakukan pemindaian secara linier terhadap seluruh dokumen. Proses ini sering disebut sebagai grepping. Apa masalahnya?

6 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 6 Contoh Masalah IR Dengan kemampuan komputer saat ini, ada kebutuhan yang lebih terhadap pencarian: mampu memproses kumpulan dokumen sangat besar secara cepat; memungkinkan operasi-operasi pencocokan yang fleksibel; Memungkinkan melakukan pemeringkatan terhadap hasil pencarian. Salah satu cara untuk menghindari pemindaian linier adalah membuat sebuah index terhadap seluruh dokumen.

7 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 7 Contoh incidence matrix Antony and Cleopatra Julius Caesar The Tempest Hamlet Othello Macbeth Antony Brutus Caesar Calpurnia Cleopatra mercy worser if play contains word, 0 otherwise

8 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 8 Contoh pencarian Sehingga untuk menemukan dokumen terhadap query: Brutus AND Caesar AND NOT Calpurnia Dilakukan operasi boolean: AND AND =

9 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 9 Model Pencarian Klasik TASK Info Need Verbal form Query Misconception? Mistranslation? Misformulation? Get rid of mice in a politically correct way Info about removing mice without killing them How do I trap mice alive? mouse trap SEARCH ENGINE Query Refinement Results Corpus

10 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 10 Terminologi Kebutuhan informasi Topik dimana ingin diketahui lebih oleh pemakai Query Sesuatu yang pemakai sampaikan kepada komputer dalam rangka mencoba untuk mengkomunikasikan kebutuhan informasi. Dokumen Relevan Dikatakan relevan ketika pemakai mempersepsikan bahwa dokumen tersebut mengandung informasi yang berkaitan dengan kebutuhan informasi mereka.

11 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 11 Dasar Evaluasi IR Untuk menilai efektifitas sebuah sistem IR (kualitas hasil pencarian), pada umumnya digunakan: Precision Berapa bagian dari hasil kembalian adalah relevan dengan kebutuhan informasi? Recall Berapa bagian dari dokumen relevan dalam koleksi yang dikembalikan oleh sistem?

12 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 12 Dasar Inverted Index Daripada menyimpan secara biner (slide 6) untuk semua term (vocabulary kumpulan term), sebaiknya cukup disimpan dokumen apa saja yang mengandung masingmasing term. Brutus Caesar Calpurnia Dictionary Postings

13 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 13 Struktur Data untuk Dictionary Array. Contoh: char[40] int Postings*; dimana Postings berupa struct atau class

14 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 14 Struktur Data untuk Dictionary Hashtables Setiap term di-hash menjadi sebuah integer. Contoh fungsi hash: /* Peter Weinberger's */ int hashpjw(char *s) { char *p; unsigned int h, g; h = 0; for(p=s; *p!='\0'; p++){ h = (h<<4) + *p; if (g = h&0xf ) { h ^= g>>24; h ^= g; } } return h % 211; }

15 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 15 Struktur Data untuk Dictionary Binary Search Tree a-m Root n-z a-hu hy-m n-sh si-z 15

16 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 16 Struktur Data untuk Dictionary B+ Tree a-hu hy-m n-z

17 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 17 Pembentukan Inverted Index Kompulan dokumen Tokenisasi Normalisasi Inverted index harus disimpan dalam struktur list yang dinamis. Indexer Inverted index

18 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 18 Contoh Indexer Tokenisasi dan Normalisasi Doc 1 Doc 2 I did enact Julius Caesar I was killed i' the Capitol; Brutus killed me. So let it be with Caesar. The noble Brutus hath told you Caesar was ambitious

19 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 19 Contoh Indexer Sorting Diurutkan berdasar term Kemudian diurutkan berdasar docid

20 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 20 Contoh Indexer Dictionary dan Postings Beberapa term sama dalam dokumen tunggal di gabungkan. Dipisahkan ke dalam Dictionary dan Postings. Informasi tambahan, seperti frekuensi kemunculan term, disimpan.

21 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 21 Contoh Query Dicari: Brutus AND Calpurnia Proses: 1. Temukan Brutus dalam dictionary. 2. Ambil postings yang terkait. 3. Temukan Calpurnia dalam dictionary. 4. Ambil postings yang terkait. 5. Lakukan operasi interseksi antara dua daftar postings. Interseksi adalah memilih item dari dua list yang sama.

22 Algoritma Interseksi Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 22

23 Contoh Interseksi Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 23

24 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 24 Latihan #1 1. Gambarkan inverted index untuk Doc 1 Doc 2 Doc 3 Doc 4 new home sales top forecasts home sales rise in july increase in home sales in july july new home sales rise

25 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 25 Latihan #2 Terdapat kumpulan dokumen berikut: Doc 1 Doc 2 Doc 3 Doc 4 breakthrough drug for schizophrenia new schizophrenia drug new approach for treatment of schizophrenia new hopes for schizophrenia patients 1. Gambarkan incidence matrix untuk kumpulan dokumen tersebut 2. Gambarkan inverted index untuk kumpulan dokumen tersebut. 3. Apa hasil kembalian untuk query berikut: a. schizophrenia AND drug b. for AND NOT(drug OR approach)

26 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 26 Ingest Menurut Kowalski, G. (2010), proses awal dalam suatu sistem information retrieval disebut sebagai ingest. Ingest merupakan proses yang menerima item-item yang akan disimpan dan diindex dalam sistem dan melakukan preprocessing. Pull atau crawling. Tokenisasi Deteksi kemiripan dan atau duplikasi Stemming dan atau normalisasi lain Ekstraksi entitas (information extraction) Pemrosesan metadata

27 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 27 Query Frase Saat ini sistem IR harus juga mampu menerima query dalam bentuk frase. Contoh: Universitas Kristen Duta Wacana atau UKDW Yogyakarta Sehingga jika ada dokumen berisi Duta Wacana adalah satu-satunya universtas kristen terbaik di Yogyakarta tidak akan ditemukan. Frase dalam query biasanya ditulis dalam tanda petik ganda ( ). Dengan query frase, diperlukan struktur index yang sedikit berbeda.

28 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 28 Biword Index Sebuah pengindex yang akan membangun dictionary berdasar setiap pasangan dua kata yang muncul dalam tiap dokumen. Contoh: universitas kristen duta wacana, Akan diindex membentuk dictionary: universitas kristen kristen duta duta wacana

29 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 29 Biword Index Sehingga penanganan query yang panjang, seperti: universitas duta wacana yogyakarta Akan dibagi menjadi: universitas duta AND duta wacana AND wacana yogyakarta Kelemahan: Bisa memberikan false positif. Tanpa melakukan pengujian terhadap seluruh dokumen, kita tidak dapat memverifikasi apakah query tersebut memang mewakili frase yang sebenarnya.

30 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 30 Extended Biword Memparsing teks dan melakukan POST. Term-term akan dikenali sebagai Nouns (N) dan artikel/preposisi (X). Dengan demikian, maka setiap string berpola NX*N merupakan bentukan dari dictionary. Contoh: universitas di yogyakarta Akan diparsing menjadi N X N, sehingga index yang dicari adalah: universitas yogyakarta

31 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 31 Positional Index Dalam postings, simpan posisi setiap term dimana term tersebut muncul: <term, number of docs containing term; doc1: position1, position2 ; doc2: position1, position2 ; etc.>

32 Contoh Positional Index Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 32

33 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 33 Positional Intersect Algorithm

34 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 34 Wildcard Queries Contoh wildcard query: yogya* : menemukan semua dokumen yang berisi sembarang kata berawalan yogya. Dengan B+Tree dapat cukup dilakukan dengan mencari semua node yang berada di bawah node yogya. yogya w < yogyb Bagaimana dengan query: *arta? Perlu dipelihara B+ tree tambahan yang menyimpan backward dari semua kata. Bagaimana dengan query: yo*arta?

35 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 35 Permuterm Index Menggunakan karakter khusus, misal $, untuk menandai akhir sebuah term. Contoh: ukdw akan tersimpan sebagai ukdw$. Dibangun sebuah permuterm index yang berisi berbagai bentuk rotasi tiap term. kdw$u, dw$uk, w$ukw Query wildcard X lookup on X$ X* lookup on $X* *X lookup on X$* *X* lookup on X* X*Y lookup on Y$X*

36 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 36 K-gram index Menghasilkan enumerasi semua k-grams (deretan k- karakter) dari tiap kata yang muncul. Contoh enumerasi dari kalimat ukdw yogyakarta dengan 3-gram adalah: $uk, ukd, kdw, dw$, $yo, yog, ogy, gya, yak, aka, art, rta, ta$ Setiap postings akan berisi semua term yang berisi k- gram dari dictionary. $m mace madden mo on among along amortize among

37 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 37 k-gram index Semua query yang dikenakan terhadap k-gram index akan dilakukan proses enumerasi serupa dengan pembentukan index. Contoh: yo*arta akan diubah menjadi $yo AND art AND rta AND ta$

38 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 38 Spelling Correction Terdapat dua prinsip dasar : 1. Pilih salah satu yang paling mendekati dari query yang salah ejaan. Didasarkan pada dictionary index. 2. Ketika terdapat dua atau lebih kemunculan term yang benar, maka dipilih yang paling umum digunakan. Bentuk pembetulan ejaan Isolated-term Pembetulan terhadap masing-masing kata Context-sensitive Pembetulan berdasar kata-kata yang ada di sekitarnya.

39 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 39 Isolated-Term Menggunakan dasar lexicon dimana pembetulan ejaan berasal. Standar lexicon Misalnya Kamus bahasa Index lexicon Terdapat dua metode: Edit distance K-gram

40 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 40 Edit Distance (Levenshtein distance) Diberikan dua buah string, S1 dan S2, pilih kata yang memiliki jumlah operasi konversi paling kecil. Jenis operasi yang dilakukan: Insert, delete, replace

41 Contoh Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 41

42 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 42 K-gram Enumerasikan semua n-gram dalam string query sebagaimana terhadap lexicon. Gunakan index n-gram untuk mengambil semua lexicon yang cocok dengan n-gram query. Threshold dengan jumlah n-gram yang cocok.

43 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 43 Contoh tri-gram Sebagai contoh term november nov, ove, vem, emb, mbe, ber. Query adalah december. dec, ece, cem, emb, mbe, ber. Terdapat 3 trigram yang overlap. Bagaimana caranya agar overlap tersebut dinormalisasikan menjadi sebuah nilai overlap?

44 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 44 Jaccard coefficient X dan Y adalah himpunan n-gram. Maka JC adalah X Y / X Y Contoh: JC untuk q=bord dan term=boardroom 2/(8+3-2)

45 Text dan Web Mining - Budi Susanto TI UKDW 45 TERIMA KASIH Budi Susanto