Montag, 22. Juni 2009

Wie ähnlich soll es sein ...? Ein paar Worte zum FUZZY-Operator

Es ist weitgehend bekannt, dass Oracle TEXT eine Ähnlichkeitssuche mit dem Fuzzy-Operator unterstützt. Die einfachste Variante ist die Verwendung des Fragezeichens ?. Der Fuzzy-Operator ist gut geeignet, um mit etwaigen Rechtschreibfehlern in den Dokumenten umzugehen. Sucht man bspw. nach ?Spatial, so findet der Index auch Dokumente, in denen fälschlicherweise "Sptial" geschrieben wurde.
select dateiname, score(0) from dokumente where contains (content, '?Spatial', 0) > 0
Diese Ähnlichkeitssuche kann übrigens auch parametrisiert werden: Neben dem Fragezeichen steht auch das Schlüsselwort FUZZY zur Verfügung. Oder anders ausgedrückt: Obige SQL-Abfrage ließe sich auch so schreiben:
select dateiname, score(0) from dokumente where contains (content, 'FUZZY(Spatial, 60, 100, N)'), 0) > 0
Und mit diesen Parametern kann man das Verhalten des FUZZY-Operators nun steuern. Der erste Parameter legt fest, wie ähnlich die Tokens im Dokument dem Suchbegriff sein müssen. Erlaubt sind Werte von 1 bis 80. Je niedriger Ihr den Wert ansetzt, desto mehr Begriffe kommen in Frage; desto mehr Dokumente werden also gefunden. Allerdings stellt sich die Frage, wie relevant die Dokumente bei sehr niedrigen Grenzen noch sind.
Der zweite Parameter legt fest, wieviele Werte überhaupt in die Termexpansion einbezogen werden. Dazu kurz einige Worte: Oracle TEXT führt die Fuzzy-Suche über eine Termexpansion durch; es werden also zunächst aus der Token-Tabelle ($I) die ähnlichen Tokens herausgesucht (der erste Parameter legt, wie gesagt, fest, wie ähnlich die Tokens sein müssen). Mit den so gefundenen Tokens wird dann eine ODER Suche durchgeführt.
Mit dem zweiten Parameter legt man also fest, wieviele ähnliche Wörter maximal einbezogen werden sollen. Erlaubt sind Werte zwischen 1 und 5000. Ein Wert von 20 würde bewirken, dass maximal 20 ähnliche Wörter in der Suche berücksichtigt werden, auch wenn anhand des ersten Parameters mehr in Frage kämen. Hier gilt also: Je höher der Wert gesetzt wird, desto mehr Dokumente werden tendenziell gefunden ...
Der letzte Parameter wirkt sich nur auf den Score aus, den ein Dokument im Relevanz-Ranking bekommt. Mit einem W werden die Scores anhand der Ähnlichkeit der Suchwörter gewichtet; mit einem N geschieht das nicht. Ein W führt zu tendenziell höheren Scores.
Mit diesen Parametern könnt Ihr also spielen, um mit der Fuzzy-Suche mehr oder weniger Ergebnisse zu bekommen. Was konkret gebraucht wird, hängt von den Anforderungen des Projekts ab ... zur Verdeutlichung hier nochmals zwei Extrembeispiele. Das erste ist zwar "formal" eine Ähnlichkeitssuche, aber die Parameter "würgen" die Fuzzy-Logik weitgehend ab.
select dateiname, score(0) from dokumente 
where contains(content, 'fuzzy(sptial, 80, 1, W)',0) > 0;
Das zweite bohrt die Grenzen so weit auf, dass sehr viele Dokumente in Frage kommen ...
select dateiname, score(0) from dokumente 
where contains(content, 'fuzzy(sptial, 1, 5000, W)',0) > 0;
Dies lässt sich auch sehr gut mit Query Relaxation verbinden. In einer ersten Stufe würde ohne den Fuzzy-Operator suchen, in einer nächsten Stufe dann mit dem Fuzzy-Operator, aber eher restriktiven Kriterien und danach mit sehr weit gehenden Parametern. Query Relaxation arbeitet die Stufen dann bekanntlich so lange ab, bis genügend Treffer gefunden sind - mehr dazu im Blog Posting.

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