Radiación infrarroja
El idioma de búsqueda es un lenguaje artificial creado según las necesidades de recuperación de documentos, también conocido como marca de búsqueda. Desde la perspectiva de reflejar las características del documento, aquellas etiquetas de búsqueda que representan las características externas del documento, como nombre del autor, título del libro, número de informe, número de estándar, número de patente, número de archivo y número de clasificación, descripción, nombre del título. , y clave que representan las características del contenido del documento. Words, etc. son idiomas de búsqueda. Sin embargo, desde la perspectiva de la estandarización de las marcas de recuperación, los lenguajes de recuperación se pueden dividir en marcas de recuperación del lenguaje natural y marcas de recuperación del lenguaje estandarizado. Al compilar herramientas de búsqueda, el indexador debe analizar varios tipos de documentos, analizar todos los puntos de contenido que contienen y formar algunos conceptos que puedan representar el contenido de los documentos, y utilizar lenguaje estandarizado como descriptores, títulos o números de clasificación para clasificarlos. márquelo e inclúyalo en el sistema de recuperación. Cuando los usuarios realizan una búsqueda, deben analizar el tema de la pregunta, formar conceptos que puedan representar las necesidades de información y luego convertir estos conceptos a idiomas aceptables para el sistema y luego obtener del sistema documentos indexados en estos idiomas estandarizados. . Por tanto, convertir el lenguaje natural de los buscadores de información en un lenguaje de recuperación sistemático y estandarizado tiene una gran relación con el éxito de la recuperación.
En la actualidad, los lenguajes de recuperación de información se dividen principalmente en dos categorías: 1. Clasificación de sistemas y lenguajes de recuperación de clasificación; 2. Métodos de temas y lenguajes de recuperación de temas.
Para búsquedas más complejas, es mejor buscar desde diferentes fuentes utilizando varios idiomas de búsqueda, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. El lenguaje de clasificación del sistema tiene características unidimensionales y es adecuado para la recuperación familiar basada en sistemas temáticos, pero no es adecuado para la recuperación de características multidimensionales basada en conceptos temáticos. El lenguaje temático, ya sea descriptivo o basado en títulos, tiene las ventajas de ser directo, específico y flexible, superando las deficiencias de la clasificación sistemática que sólo puede recuperar documentos a partir de un concepto, y la falta de capacidades de recuperación étnica se ha convertido en su defecto. Aunque el tesauro utiliza títulos invertidos o una gran cantidad de referencias para concentrar etiquetas de búsqueda con conexiones intrínsecas, aún no puede superar la contradicción de documentos similares dispersos, lo que afecta la tasa de recuperación. Además, el carácter pregrupal del título también determina su falta de capacidad para describir conceptos complejos. El lenguaje de sinónimos se desarrolla sobre la base de absorber las ventajas de múltiples idiomas, y sus ventajas de combinación flexible se reflejan principalmente en la recuperación por computadora. La búsqueda manual rara vez se utiliza y es inferior a los sistemas de lenguajes de clasificación. En resumen, si comprende completamente las ventajas y limitaciones de los lenguajes de búsqueda anteriores, podrá utilizar sus fortalezas y evitar las debilidades, lo que será de gran beneficio para mejorar la precisión y las tasas de recuperación.
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