🎠 🍙 👩🏿‍🏭 खोज का भविष्य: सूचना पुनर्प्राप्ति पर यूरोपीय सम्मेलन में प्रतिभागियों के साथ साक्षात्कार 🧘🏽 👾 🧛

मास्को में पिछले हफ्ते, यैंडेक्स के समर्थन के साथ, सूचना पुनर्प्राप्ति पर दो सबसे सम्मानित विश्व सम्मेलनों में से एक - ECIR 2013 (सूचना सम्मेलन में यूरोपीय सम्मेलन)।

विशेष रूप से हब्रहाब के लिए, इल्या सेगालोविच ( आइग ), यांडेक्स के तकनीकी निदेशक ने संक्षेप में बताया कि यह कितना महत्वपूर्ण है; यह तथ्य कि यह हमारे साथ क्यों हुआ, इसका बहुत महत्व है, और इसने हमें और हमारे सह-आयोजकों को मास्को में ईसीआईआर का संचालन करने के लिए हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स से लिया।

हमने सबसे दिलचस्प लेखों और भाषणों के लेखकों के साथ कई साक्षात्कार भी लिए, और हमने सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार समिति के निर्णायक मंडल के अध्यक्ष से पूछा कि सबसे अच्छे लेख क्या थे और इन अध्ययनों के विषय अब विज्ञान और उद्योग के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्यों हैं। एक मस्तिष्क और अन्य दिलचस्प बिल्ली के किलोग्राम के तहत।

याशर मोशफेगी, ग्लासगो विश्वविद्यालय

आइए ECIR के लिए कुछ असामान्य लेख के लेखकों में से एक के साथ शुरू करें - समझना प्रासंगिकता: एक fMRI अध्ययन । ग्लासगो विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग का उपयोग करते हुए, अध्ययन किया कि मस्तिष्क के कौन से हिस्से सक्रिय हैं जब यह निर्णय लेता है कि यह या वह जानकारी प्रासंगिक है या नहीं।

हमने याशर मोशफेगी को यह बताने के लिए कहा कि वे क्या पता लगाने में कामयाब रहे हैं और उनकी राय में कैसे, यह भविष्य में सूचना पुनर्प्राप्ति के क्षेत्र में माप के भाग्य को प्रभावित कर सकता है। वैसे, प्रत्येक साक्षात्कार के लिए आप रूसी उपशीर्षक शामिल कर सकते हैं।

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हमें थोड़ा बताएं कि आपका शोध किस बारे में है।

हमारे अध्ययन का उद्देश्य मस्तिष्क के उन क्षेत्रों का पता लगाना था जो स्पष्ट रूप से प्रासंगिक जानकारी का जवाब देते हैं। इसके द्वारा हमने प्रासंगिकता की वास्तविक परिभाषा को समझा। हमने यह देखने की कोशिश की कि मस्तिष्क के कौन से हिस्से प्रासंगिक और अप्रासंगिक के रूप में मूल्यांकित जानकारी पर प्रतिक्रिया करते हैं, और ये प्रतिक्रियाएँ कैसे भिन्न होती हैं। पिछले चालीस वर्षों में, सूचना पुनर्प्राप्ति और सूचना विज्ञान पर काफी शोध किया गया है ताकि यह समझा जा सके कि कौन सी जानकारी प्रासंगिक मानी जाती है।

कारण यह है कि प्रासंगिकता एक मानवीय मूल्यांकन है। और, किसी भी मानवीय मूल्यांकन की तरह, इसे किसी भी परिभाषा से समझना और वर्णन करना मुश्किल है। लेकिन चूंकि यह सूचना पुनर्प्राप्ति में एक महत्वपूर्ण अवधारणा है, इसलिए इसे बेहतर ढंग से समझना बेहद जरूरी है। और ऐसा करने का एक तरीका यह है कि मानव मस्तिष्क को देखें और देखें कि उसमें क्या होता है। इसलिए, हमें अपने अध्ययन में एक चुंबकीय अनुनाद इमेजर का उपयोग करने का अवसर मिला और देखें कि प्रासंगिक मूल्यांकन के दौरान मानव मस्तिष्क में क्या होता है और इस प्रक्रिया में कौन से हिस्से शामिल हैं।

अध्ययन के परिणाम कैसे लागू किए जा सकते हैं?

दो संभावनाएँ हैं। पहला सैद्धांतिक है। चूंकि अनुसंधान हमें यह समझने में मदद करता है कि मस्तिष्क के कौन से हिस्से सक्रिय हैं, यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि उनमें से प्रत्येक किस कार्यक्षमता के साथ जुड़ा हुआ है। हम यह अच्छी तरह से समझ सकते हैं कि किसी व्यक्ति के सिर में क्या प्रक्रियाएँ होती हैं जब वह यह तय करता है कि क्या उसके लिए कोई दस्तावेज प्रासंगिक है। लेकिन एक व्यावहारिक अनुप्रयोग भी है जो प्रासंगिकता का आकलन करने के नए तरीकों को जन्म दे सकता है।

मास्को की बात। क्या आपने इसकी कल्पना की है? मार्च में बर्फ?

खैर, मैंने बर्फ के बारे में बहुत सुना, लेकिन यह नहीं सोचा था कि वहाँ बहुत कुछ होगा! तो, हां, यह बहुत कुछ वैसा ही है जैसा मैंने फिल्म में देखा था।

मार्क Nyork, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च

मार्क कई दशकों से सूचना खोज उद्योग में काम कर रहे हैं। वह उन लोगों में से एक थे जिन्होंने पहले लोकप्रिय इंटरनेट सर्च इंजन - अल्टाविस्टा के विकास में भाग लिया था। मार्क अब माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च में प्रिंसिपल रिसर्चर हैं ।

ECIR 2013 में, उन्होंने उद्योग दिवस में भाग लिया और अपने दृष्टिकोण के बारे में बात की कि सामाजिक डेटा खोज परिणामों में कब मदद कर सकता है, और जिसमें नहीं। हमने, खोज के अतीत और भविष्य के बारे में मार्क के साथ बात की, मुख्य रुझान जो वह देखता है, साथ ही साथ कौन से क्षेत्र सूचना पुनर्प्राप्ति में सबसे महत्वपूर्ण और दिलचस्प होंगे:

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जहां तक मैं जानता हूं, आप बहुत लंबे समय से खोज रहे हैं। क्या आप हमें बता सकते हैं कि आपने कहां शुरुआत की?

मैंने 90 के दशक के उत्तरार्ध में खोजना शुरू किया। उन्होंने कॉम्पैक कंप्यूटर कॉर्पोरेशन में काम किया, जिसमें अल्टविस्टा को अभी विकसित किया गया था। वह खोज रोबोटों में लगे हुए थे, जो बाद में इसमें इस्तेमाल होने लगे।

जब आप देखते हैं कि आप कितनी जल्दी बढ़ गए हैं, तो आप चकित हैं कि यह किस पैमाने पर बढ़ा है, खोज इंजनों ने इससे कैसे निपटा है। मुझे याद है कि जब अल्टविस्टा लॉन्च हुआ था, मेरी राय में, सूचकांक में 20 मिलियन पृष्ठों के साथ। आज, Google, बिंग या यैंडेक्स जैसे बड़े खोज इंजनों ने दसियों अरबों पृष्ठों को अनुक्रमित किया। विकास का पैमाना एक हजार गुना है। और, मुझे लगता है, यह विकास लंबे समय तक नहीं रुकेगा।

मुझे लगता है कि पिछले दस वर्षों में मुख्य कार्य उन सूचनाओं की खोज में एकीकृत करना है, जो उपयोगकर्ता स्वयं बना रहे हैं। यदि आप देखते हैं कि वेब खोज कैसे शुरू हुई, तो एक्साइट और अल्ताविस्टा जैसे पहले खोज इंजनों पर, आप देखेंगे कि उन्होंने पारंपरिक सूचना खोज उपकरणों का उपयोग किया था। यही है, उन्होंने यह समझने की कोशिश की कि खोज प्रश्नों पर अनुक्रमणित वेब पेज कितनी अच्छी तरह से जवाब देते हैं।

Google का नवाचार यह था कि वे इस बात पर विचार करने लगे कि कहीं और एक वेब पेज के लिंक हैं या नहीं। अगली तकनीक जिसे सबसे बड़े खोज इंजनों ने इस्तेमाल करना शुरू किया, जिसमें यांडेक्स, गूगल, बिंग शामिल थे, उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण था। इसके लिए, प्रश्नों, क्लिकों, डेटा के बारे में कि वास्तव में किसी व्यक्ति ने पृष्ठों का उपयोग कैसे किया था। इसलिए उपयोगकर्ता स्वयं सूचना खोज, इंटरनेट पर खोज में एक महत्वपूर्ण कड़ी बन गए हैं।

तेजी से, ऊर्ध्वाधर खोजों को इसमें एकीकृत किया जा रहा है। जब आप, उदाहरण के लिए, एक रेस्तरां की तलाश करते हैं, तो खोज इंजन आज भी आपको अपना मेनू, खुलने का समय, समीक्षा, स्थान दिखाता है। वही एयरलाइन खोजों के लिए जाता है। यदि आप एक उड़ान की तलाश कर रहे हैं, तो खोज इंजन आपको अन्य चीजों के साथ दिखाएगा, कि वांछित उड़ान में आधे घंटे की देरी है। विभिन्न ऊर्ध्वाधर खोज परिदृश्यों पर विचार करना शुरू करना इस कदम का एक हिस्सा है।

एक अधिक सामान्य समाधान है। ध्यान दें कि उल्लिखित सभी लिपियों का अर्थ लिंक पर क्लिक किए बिना उत्तर देना है। आप एक अनुरोध दर्ज करते हैं और तुरंत एक प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं। इस अभ्यास को अन्य क्षेत्रों में सामान्य बनाने की दिशा में एक आंदोलन है। ताकि खोज इंजन आपको केवल प्रासंगिक दस्तावेजों को इंगित न करें, लेकिन उन्हें अपने दिमाग में डाउनलोड करें और उत्तर को संश्लेषित करें। यह किसी भी अनुरोध के लिए संभव है जिसमें ... यह पहले से ही factoids के बारे में बातचीत है। यदि आप एक यैंडेक्स लाभ अनुरोध पूछते हैं, तो खोज इंजन आपको उन पांच लेखों के आधार पर तैयार उत्तर दे सकता है जिन्होंने इस लाभ के आकार का उल्लेख किया है।

आपको क्या लगता है कि अगले पांच वर्षों में सूचना पुनर्प्राप्ति का सबसे दिलचस्प क्षेत्र क्या होगा?

ओह, एक मुश्किल सवाल। मुझे लगता है कि दस्तावेजों में अर्थ और अर्थ की बेहतर समझ है। शायद हम उन्हें शब्दों के बैग की तरह ट्रीट करना बंद कर देंगे। हम पृष्ठों से संरचना और अर्थ निकालेंगे।

मोर नामन, रटगर्स यूनिवर्सिटी एसएमआईएल, महाया, इंक।

मोरा की कहानी ने सम्मेलन खोला। वह वर्तमान में स्टार्टअप Mahaya.co विकसित कर रहा है। सेवा सामाजिक डेटा को एकत्र करती है और विभिन्न कोणों से उन घटनाओं पर नज़र डालने में मदद करती है जिनमें कई लोग शामिल थे। कभी-कभी शाब्दिक अर्थों में:

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मैं वास्तव में आईआर समुदाय से प्यार करता हूं। और यद्यपि मैंने सूचना पुनर्प्राप्ति पर सम्मेलनों में प्रकाशित नहीं किया था, लेकिन मैं क्या करता हूं, इसके साथ मेरे पास बहुत सारे ओवरलैप हैं। मैं ऐसे बहुत से लोगों को जानता हूं जिनके शोध विषय मेरे काम की प्रतिध्वनि करते हैं। सोशल मीडिया में दिलचस्पी, जो जाहिर है, मुझे उत्साहित करती है, बढ़ रही है। और, मुझे लगता है, यह समझना बहुत महत्वपूर्ण होगा कि सामाजिक डेटा के साथ काम करने के लिए कौन से सूचना खोज उपकरण उपयोगी होंगे।

मेरी प्रस्तुति इस बारे में थी कि सोशल मीडिया दुनिया को देखने और समझने के तरीके को कैसे बदल रहा है। खासकर जब यह घटनाओं की बात आती है - जो कुछ भी हो रहा है वह अब सोशल मीडिया द्वारा प्रलेखित किया जा रहा है। आप लगातार लोगों को तस्वीरें लेते और कुछ ट्वीट करते हुए देख सकते हैं। और इसके लिए धन्यवाद, हमारे पास समाज और संस्कृति के जीवन का एक रिकॉर्ड है, जो पहले उपलब्ध नहीं था। मैंने उन विभिन्न उपकरणों के बारे में बात की जिन्हें इस सारी जानकारी को महसूस करने की आवश्यकता है। हम इसे और अधिक सुलभ रूप में कैसे एकत्रित, खोज, व्यवस्थित, प्रस्तुत और सहेज सकते हैं। ताकि हम दुनिया को इस तरह से रिकॉर्ड कर सकें जैसे कि क्या हुआ था।

सामान्य तौर पर, मेरी प्रस्तुति सोशल मीडिया के बारे में है और वे दुनिया का दस्तावेजीकरण कैसे करते हैं, हम इसे स्वयं कैसे करते हैं और हम लोगों को इसे समझने में कैसे मदद कर सकते हैं।

मोरा की प्रस्तुति को स्लाइडशेयर और वीडियो पर देखा जा सकता है।

पॉल ओगिल्वी, लिंक्डइन

सूचना पुनर्प्राप्ति न केवल एक खोज है। लिंक्डइन पॉल ओगिल्वी इसे कई अन्य लोगों की तुलना में अधिक समझता है। उद्योग दिवस के हिस्से के रूप में, उन्होंने इस बारे में बात की कि आप प्रस्तावित खोज की गुणवत्ता का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं जब क्रैनफील्ड शैली मूल्यांकन या ए / बी परीक्षण विधियों जैसे पारंपरिक मैट्रिक्स काफी लागू नहीं होते हैं:

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कृपया अपनी प्रस्तुति के बारे में थोड़ा बताएं।

मैं इस बात के बारे में बात करूँगा कि मूल्यांकन के तरीकों के साथ सूचना पुनर्प्राप्ति के कार्यों में समस्या के कितने विवरण खो सकते हैं जो अब आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, स्थिर संग्रह के आधार पर आयाम। इसके परिणामस्वरूप, कभी-कभी हम गलत समस्या को हल करते हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि हमारे पास सभी विवरण एकत्र करने के लिए आवश्यक डेटा प्रकार नहीं हैं। मैं उन चीजों के कुछ उदाहरण देता हूं जिन्हें हम पारंपरिक संग्रह के साथ काम करते समय छोड़ देते हैं। और कुछ आम विकृतियों को रोकने के लिए क्या डेटा एकत्र किया जा सकता है और क्या मैट्रिक्स का उपयोग किया जाए, इसके कुछ उदाहरण।

हम बहुत ही लागू कार्यों के साथ व्यस्त हैं। हमारे पास शुद्ध शोध समूह नहीं हैं। अनुसंधान में शामिल सभी लोग उत्पादन प्रणालियों पर भी काम करते हैं। और यह सुनिश्चित करता है कि सब कुछ जो हम साथ आते हैं और अध्ययन उन समस्याओं पर आधारित है जिनसे हम वास्तव में मुठभेड़ करते हैं। और लिंक्डइन पर हमें सबसे बड़ी समस्याओं में से एक यह है कि जब हम गुणवत्ता का मूल्यांकन करने की कोशिश करते हैं, तो हमारे पास वास्तविक डेटा पर क्या होगा इसकी भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त माप नहीं हो सकता है। इसलिए हमने इसे समझने पर बहुत जोर दिया। क्योंकि सही तरीके से एकत्र किए गए डेटा से अच्छी तरह से भविष्यवाणी करने की क्षमता बहुत तेजी से विकसित करने में मदद करती है।

सर्वश्रेष्ठ लेख पुरस्कार समिति के अध्यक्ष अर्जन डे व्रिस

सम्मेलन को सारांशित करते हुए, बेस्ट पेपर अवार्ड्स की जूरी के सदस्य और ईसीआईआर 2013 की आयोजन समिति के सदस्य, अरजेन डी व्र्स ने बताया कि लेखों में सबसे अच्छा माना जाता है, वे उद्योग के लिए कितने महत्वपूर्ण थे, और सम्मेलन की अपनी छाप साझा की:

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नमस्ते मास्को में ECIR के बारे में आप क्या कह सकते हैं, आपके इंप्रेशन क्या हैं?

वैसे, मेरी राय में, सम्मेलन बहुत अच्छा था। इसने बहुत विस्तृत विषयों को कवर किया, बहुत अच्छे लेख प्रस्तुत किए गए। जैसा कि आप जानते हैं, मैं उस समिति का प्रमुख था जिसने सर्वश्रेष्ठ लेखों का चयन किया था। और हम एक भी नहीं चुन सके - हमें तीन पुरस्कार देने पड़े। और विवादास्पद अंतःविषय से लेकर अत्यंत स्पष्ट और लागू विषयों तक। मुझे वास्तव में यैंडेक्स के एक शोधकर्ता का छात्र लेख पसंद आया। इस पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है - मुझे लगता है कि यह अपने क्षेत्र में लाभ लाएगा। इसलिए, गुणवत्ता की बात करें तो सम्मेलन बहुत अच्छा था।

सर्वश्रेष्ठ लेखों के बारे में आप और क्या कह सकते हैं? उदाहरण के लिए, YMhar द्वारा fMRI के बारे में एक अध्ययन किया गया था। क्या ईसीआईआर के लिए इस प्रकार का शोध कुछ नया है? यह केवल कंप्यूटर विज्ञान के बारे में नहीं है, बल्कि मानव मस्तिष्क की संरचना के बारे में भी है।

यह मुझे लगता है कि सूचना खोज में यह पहला शोध है जहां fMRI स्कैनर का उपयोग यह समझने के लिए किया गया था कि लोगों में मस्तिष्क में क्या होता है जब वे छवियों को देखते हैं और तय करते हैं कि वे एक प्रश्न के उत्तर के रूप में उपयुक्त हैं या नहीं। यह कहना मुश्किल है कि यह कहां ले जाएगा अब तक, हम केवल यह जानते हैं कि हम प्रासंगिकता से संबंधित किसी चीज़ को माप सकते हैं, लेकिन हम यह नहीं जानते हैं कि इससे कोई सामान्यीकरण किया जा सकता है या नहीं। और एक ऐसी विधि बनाना काफी कठिन होगा जिसका उपयोग लोगों को एक विशाल टोमोग्राफ में झूठ बोलने के लिए मजबूर किए बिना किया जा सके। फिर भी, जहां तक मुझे पता है, यह वास्तव में है, इस दिशा में पहला काम स्पष्ट परिणाम के साथ। इसलिए मुझे उस पर ध्यान देने की खुशी है।

और अगर आप चाहें तो दूसरे सबसे अच्छे लेख के बारे में। यह असाधारण है क्योंकि एक बड़ी समस्या है: कंपनियां एक अच्छा खोज इंजन बनाने के लिए डेटा एकत्र करती हैं, जिसकी उन्हें पूरी आवश्यकता होती है। और वैज्ञानिक एक ही डेटा के साथ काम करना चाहेंगे - अपनी परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए। लेकिन इस तरह के डेटा आर्काइव को खुले तौर पर प्रकाशित करने का हर प्रयास गोपनीयता की बाधा है। और यह काम नाटकीय रूप से खोज लॉग का प्रतिशत बढ़ाता है जिसे प्रकाशित किया जा सकता है, किसी की गोपनीयता का उल्लंघन करता है। इसके अलावा, यह बहुत जटिल गणित का उपयोग करके, खूबसूरती से किया जाता है, जो पूरी तरह से लागू होता है। बहुत स्पष्ट लक्ष्यों और परिणामों के साथ।

सम्मेलन में चर्चा की गई सभी अध्ययनों के लिंक पहले से ही उपलब्ध हैं।

ऐसा प्रतीत होता है कि जांच क्षेत्र, एक सूचना खोज के रूप में, अधिक से अधिक नए अवतार और आयाम पाता है। जैसा कि आप जानते हैं, इसका कारण यह है कि इंटरनेट पर हमारा जीवन लगातार बदल रहा है और संतृप्त है। हम संचार, डेटा, डिवाइस, सोशल नेटवर्क के साथ आगे बढ़ गए हैं। इस जानकारी को व्यवस्थित करने में खोज और सहायता पूरी तरह से अलग ध्वनि और अर्थ में होती है।

खोज का भविष्य: सूचना पुनर्प्राप्ति पर यूरोपीय सम्मेलन में प्रतिभागियों के साथ साक्षात्कार

याशर मोशफेगी, ग्लासगो विश्वविद्यालय

मार्क Nyork, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च

मोर नामन, रटगर्स यूनिवर्सिटी एसएमआईएल, महाया, इंक।

पॉल ओगिल्वी, लिंक्डइन

सर्वश्रेष्ठ लेख पुरस्कार समिति के अध्यक्ष अर्जन डे व्रिस

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