Automatic Query Reformulation

本週鄭卜壬老師以「Automatic Query Reformation」為題進行專題演講，分享了3篇資訊檢索的相關論文內容，說明了如何提供有效的檢索詞彙，協助網路使用者在網路搜尋引擎中，找到最相關的結果。在此次演講內容中，可以發現：

1.      鄭老師常在一般人認為不可能有問題之處，找出問題，也就是採取逆向思考方式，進而發展成正式的學術研究問題，充分體現「做學問要在不疑處有疑。」其研究成果往往令人驚喜，且十分實用。

2.      在發展出研究問題後，鄭老師可以進一步將研究問題轉化為「更為有趣」的問題。

3.      解決問題的方法以簡馭繁，且是有效的方式為主要特色，亦即利用基本的統計與數學為基礎，發展出相關的演算法而找出解答方式，同時加上多重觀點的驗證，求取研究結果的信度與效度。

4.      鄭老師的研究結果顯示，詞彙類型在網路搜尋引擎的重要性排序為「context→co-occurrence→linguistic」，及其兩兩組合的效果。此一研究結果值得在檢索策略方面的注意，提供圖資界教學與研究上的參考。此外，亦可作為在檢索策略實務上，有關關鍵字詞的選取或萃取之參考，作為組合與建立檢索策略之用。

5.      在IO方面，上述研究結果也提供十分寶貴的建議，亦即在IO建立與組成時，必須留意相關脈絡化（contextualized）資料元素的安排與建立；例如：Contextualized Attention Metadata（http://www.dlib.org/dlib/september07/wolpers/09wolpers.html）。

6.      基於上述詞彙類型在網路搜尋引擎的重要性排序，以及有關Linguistic名稱實體（name entities）的進一步研究建議，有關權威檔與索引典的內容取向及其功能定位等兩方面，也值得IO研究方面作更進一步的探究。