Centro de Informática – Universidade Federal da Paraíba
Ordenação e Recuperação de Dados
Aula 3: Dicionários e Recuperação
Tolerante
Prof. Alexandre Duarte - http://alexandre.ci.ufpb.br
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Agenda
❶ Revisão
❷ Dicionários
❸ Consultas com coringas
❹ Correção ortográfica e distância de edição
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Agenda
❶ Revisão
❷ Dicionários
❸ Consultas com coringas
❹ Correção ortográfica e distância de edição
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Problemas com a tokenization
 Quais são os delimitadores ?
 Espaços ?
 Apóstrofos?
 Hifens?
 As vezes eles delimitam. As vezes não.
 Muitas linguagens não tem espaços em braco (e.g., Chinês)
 Algumas linguagens (Alemão, Holandês e Sueco, por
exemplo) não tem espaços em substantivos compostos
(Lebensversicherungsgesellschaftsangestellter)
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Problemas com classes de equivalências
 Um termo é uma classe de equivalência de termos.
 Como definimos classes de equivalência?
 Números (3/20/91 vs. 20/3/91)
 Maiúsculas e minúsculas
 Análise morfológica
 Problemas com classes de equivalência em diferentes
idiomas
 Finlandês: um único verbo pode ter até 12.000 formas
diferentes
 Como lidar com acentos, tremas, etc.
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Skip pointers
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Índices posicionais
 Lista de postings em um índice não posicional: cada posting é
apenas um identificador de documento
 Lista de postings em um índice posicional: cada posting é um
identificador de documento e uma lista de posições
 Consulta de exemplo: “to1 be2 or3 not4 to5 be6”
TO, 993427:
‹ 1: ‹7, 18, 33, 72, 86, 231›;
2: ‹1, 17, 74, 222, 255›;
4: ‹8, 16, 190, 429, 433›;
5: ‹363, 367›;
7: ‹13, 23, 191›; . . . ›
BE, 178239:
‹ 1: ‹17, 25›;
4: ‹17, 191, 291, 430, 434›;
5: ‹14, 19, 101›; . . . › Documento 4! 7

Índices posicionais
 Com um índice posicional podemos responder consultas por
frases
 Com um índice posicional podemos responder consultas por
proximidade
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A seguir
 Recuperação tolerante: O que fazer se não há nenhum
documento que satisfaça totalmente a consulta
 Consultas com coringas
 Correção ortográfica
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❶ Revisão
❷ Dicionários
❸ Consultas com coringas
❹ Correção ortográfica e distância de edição
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Índice invertido
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Índice invertido
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Dicionários
 Dicionário: a estrutura de dados utilizada para armazenar o
vocabulário de termos
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Dicionário como um array de entradas de
tamanho fixo
 Para cada termo, preciso armazenar os seguintes itens:
 Frequência de documentos
 Apontador para a lista de postings
 Assuma por enquanto que podemos armazenar esta
informação em uma entrada de tamanho fixo
 Assuma que armazenamos estas entradas em um array
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Dicionário como um array de
entradas de tamanho fixo
Espaço necessário: 20 bytes 4 bytes 4 bytes
Como localizar o termo qi neste array em tempo de consulta?
Ou seja: que estrutura de dados nós utilizamos para localizar em
que entrada qi está armazenado?
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Estruturas de dados para localização de
termos
 Duas classes principais de estruturas de dados: hashes e
árvores
 Alguns sistemas utilizam hashes outros utilizam árvores.
 Critério para escolher entre usar hash ou usar árvore:
 Há um número fixo de termos ou a coleção vai continuar a
crescer ?
 Quais são as frequências relativas de acesso para cada um dos
termos?
 Qual a estimativa para a quantidade de termos no sistema?
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Hashes
 Cada termo do vocabulário é mapeado (hashed) em um número inteiro.
 Tentar evitar colisões
 No momento da consulta fazer o seguinte: mapear o termo da consulta,
resolver eventuais colisões, localizar a entrada no array
 Pros: Acesso com hash é mais rápido que acesso em árvore.
 Acesso em tempo constante.
 Cons
 Impossível encontrar variações simples (resume vs. résumé)
 Impossível fazer busca por prefixo (todos os termos começando com
automat)
 É preciso remapear todos os termos periodicamente se o vocabulário
continuar a crescer
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Árvores
 Resolvem o problema da busca por prefixos (encontrar todos
os temos que começam com automat).
 Modelo mais simples: árvore binária
 Consulta é ligeiramente mais lenta que utilizando hash :
O(logM), onde M é o tamanho do vocabulário.
 O(logM) só vale para árvores balanceadas.
 Re-balancear uma árvore é uma operação cara.
 Árvores B diminuem um pouco o problema de re-
balanceamento.
 Definição de uma árvore B: cada nó interno tem um número
de filhos no intervalo [a, b] onde a, b são números inteiros
positivos apropriados e.g., [2, 4]. 18

Árvore binária
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Árvore B
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❷ Dicionários
❸ Consultas com coringas
❹ Correção ortográfica e distância de edição
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Consultas com coringas
 mon*: encontrar todos os documentos contendo algum
termo começando com mon
 Fácil se utilizamos um dicionário com Árvore B: recuperar
todos os termos t no intervalo: mon ≤ t < moo
 *mon: encontrar todos os documentos contendo algum
termo terminando com mon
 Manter uma árvore adicional com os termos em ordem inversa
 Então recuperar todos os termos t no intervalo: nom ≤ t < non
 Resultado: Um conjunto de termos que atendem uma
consulta com coringa
 Basta então recuperar os documentos que contem algum
desses termos
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Como lidar com * no meio de um termo
 Exemplo: m*nchen
 Poderíamos procurar por m* e *nchen na Árvore B e depois achar a
interseção dos dois conjuntos.
 Muito caro
 Alternativas:
 Índice com permuterm
 Rotacionar o token para o * sempre ficar no final
 Multiplica por 4 o tamanho do índice
 Índices com k-grams
 Enumera todas as sequências de k caracteres no termo
 Ocupa menos espaço que um índice permuterm
 Requer uma etapa de filtragem posterior de falsos positivos
 Não entraremos em detalhes sobre estas técnicas 23

Agenda
❶ Revisão
❷ Dicionários
❸ Consultas com coringas
❹ Correção ortográfica e distância de edição
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Correção ortográfica
 Dois usos principais
 Corrigir documentos durante indexação
 Corrigir consultas do usuário
 Dois métodos diferentes para correção ortográfica
 Correção ortográfica de palavras isoladas
 Checa cada palavra individualmente
 Não vai corrigir erros que resultem em palavras escritas
corretamente, e.g., an asteroid that fell form the sky
 Correção ortográfica sensível ao contexto
 Checa as palavras ao redor
 Pode corrigir o form/from na frase acima
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Corrigindo documentos
 Não estamos interessados em correção ortográfica de
documentos de forma interativa (e.g., MS Word) neste curso.
 Em Recuperação da Informação, correção ortográfica é
utilizada principalmente para documentos escaneados
utilizando OCR (OCR = optical character recognition)
 A filosofia geral da Recuperação da Informação é: não altere
os documentos.
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Corrigindo consultas
 Primeiro: correção ortográfica de palavras isoladas
 Premissa 1: Exista uma lista de “palavras corretas” na qual pode ser
encontrada a correção para a palavra errada.
 Premissa 2: Temos uma forma de calcular a distancia entre uma palavra
incorreta e uma palavra correta.
 Uma algoritmo simples de correção ortográfica: retorne a palavra
“correta” que tenha a menor distância para a palavra errada..
 Exemple: infromação → informação
 Para esta lista de palavras corretas podemos utilizar o próprio vocabulário
que contem todas as palavras que ocorrem na coleção de documentos
 Por que isso não seria recomendado?
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Alternativas a utilizar o vocabulário de
termos
 Um dicionário padrão (Michaelis, Aurélio, etc)
 Um dicionário específico para sistemas de recuperação da
informação
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Distância de edição
 A distância de edição entre dois strings s1 e s2 é o menor
número de operação básicas que transforma s1 em s2.
 Distância de Levenshtein: As operações básicas admissíveis
são inserir, remover e substituir um caractere
 Distância de Levenshtein dog-do: 1
 Distância de Levenshtein cat-cart: 1
 Distância de Levenshtein cat-cut: 1
 Distância de Levenshtein cat-act: 2
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Algoritmo da distância de Levenshtein
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Exemplo: Distância de Levenshtein
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Significado de cada célula de uma matriz de
Levenshtein
Custo de chegar aqui a partir Custo de chegar aqui a partir
do vizinho superior esquerdo de meu vizinho de cima
(copia ou substituição) (remoção)
Custo de chegar aqui a partir O Valor mínimo destes três
do meu vizinho da esquerda possíveis movimentos; a
(inserção) forma mais barata de chegar
aqui
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Usando a distância de edição para correção
ortográfica
 Dada uma consulta, primeiro enumere todas a sequencias de
caracteres que tenham uma dada distância de edição de cada
termo incorreto
 Encontre a interseção dessa lista com a lista de termos
corretos
 Sugira termos na interseção para o usuário.
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Exercício
❶ Encontre a matriz de distância de Levenshtein para OSLO –
SNOW
❷ Quais são as operações de edição de Levenshtein que
transformam cat into catcat?
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Como entender quais operações de edição transformam OSLO em
SNOW?
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Correção ortográfica sensível ao contexto
 Nosso exemplo foi: an asteroid that fell form the sky
 Como corrigir?
 Uma dica: Correção ortográfica baseada em hits
 Recupere os termos “corretos” próximos a cada termo da consulta
 flew form munich: flea para flew, from para form e munch para
munich
 Agora tente todas as possíveis frases resultantes variando uma
palavra por vez
 Tentar “flea form munich”
 Tentar “flew from munich”
 Tentar “flew form munch”
 A consulta correta “flew from munich” terá o maior número de
resultados (hits).
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Correção ortográfica sensível ao contexto
 A abordagem baseada em hits que acabamos de citar não é
muito eficiente.
 Altenativas mais eficientes se baseiam em coleções de
consultas e não de documentos
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Questões gerais sobre correção ortográfica
 Interface do usuário
 automática vs. sugestão de correção
 Did you mean só funciona para uma sugestão.
 Como lidar com múltiplas possibilidades de correção?
 Tradeoff: simplicidade vs. poder
 Custo
 Correção ortográfica é um processo potencialmente custoso.
 Evitar realizar a cada consulta?
 Talvez apenas para consultas que resultem em poucos documentos.
 Chute: A correção ortográfica das principais ferramentas de busca é
eficiente o suficiente para poder ser executada a cada consulta.
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