991012-Automatic Query Reformulation by 忠諺

主題：Automatic Query Reformulation
講者：鄭卜壬教授

　　這次的主題在表達搜尋引擎如何透過自動化的方式，在整個查詢的過程時不斷的reformulation，進而讓搜尋結果更為精準，這麼做主要的前提是：使用者在面對搜尋引擎時究竟要下什麼關鍵字？但問題是，使用者根本看不到資料，那麼要怎麼查詢？使用者都希望查詢結果想要的結果排名越前面越好，所以相對而言，所下越重要的term越能夠區別想要的文件或影像。

　　一般使用者可能都會下較長的檢索詞，讓搜尋引擎自行去比對有合於的詞彙就顯示在結果頁，如果發現不符合需求再自行增加／減少詞彙，再輸入讓搜尋引擎再搜尋出其結果，使用者就這樣不斷的來回其檢索過程，而能夠增進Query Reformulation的方法，鄭教授說明兩個方式，一者query expansion，也就是增加同義詞的方式，或是利用第一次的搜尋結果再延伸搜尋的範圍，；另一是relevance feedback，簡單的說，當使用者輸入一個檢索詞，搜尋引擎除了檢索結果外，也會試圖給relevance feedback，這樣的方式有點像是讓搜尋引擎有自行學習的能力，如果有更多的檢索次數，那麼檢索結果與精確程度會更高。

　　另外，鄭老師提到在做研究的時候，”現象只要存在就有方法解決它與解釋它”，我覺得在做檢索方面的研究，是要很有耐性的一件事，任何一個參數的細微修正都會影響結果，而且在眾多的數據中要解釋一個現象，有時是滿困難的，必須要累積眾多的經驗才有辦法解釋數據變化所代表的意義，這些都是在做研究時須注意的，否則就會變成”明明有現象產生，但視而不覺”的情況發生。