ь ласка, цю статтю з точки зору тієї потреби в інформації, яка спонукала Вас звернутися в MEDLARS, проставивши у відповідному місці хрестик:
а) Велика цінність []
Поясніть, будь ласка, чому:
б) Невелика цінність []
Поясніть, будь ласка, чому:
в) Не представляє цінності []
Поясніть, будь ласка, чому:
задоволені Ви тим, що дізналися про її існування, у зв'язку з якими-небудь іншими потребами або планами?
Так [] Поясніть, будь ласка, чому:
Ні []
г) Не можу оцінити через незнання мови документа [].
Вирішили Чи Ви вжити які-небудь кроки для визначення змісту цього документа?
Так [] ласка, вкажіть, які кроки.
Ні [] ласка, поясніть, чому:
Визначення коефіцієнта повноти
Отримання правильних оцінок повноти є значно більш важким, ніж отримання коефіцієнтів точності. Однак знання повноти нар отрути зі значенням точності надзвичайно важливо; в той же час дані про точність та повноту, взяті окремо, мають невелику цінність. Необхідно знати, при якому значенні точності працює система, коли досягнуто певне значення повноти. Єдиний «бездоганний» коефіцієнт повноти - це коефіцієнт, отриманий на основі вивчення та оцінки споживачем повного масиву документів. Це іноді здійсненно в певних експериментальних ситуаціях, в яких розмір фонду не дуже великий. Клевердону фактично вдалося це зробити на масиві в 1400 документів при 200 запитах в останньому Кренфілдського дослідженні, що дав в результаті матрицю релевантності запит / документ розміром 1400 * 200 [2]. Проте вивчення всього масиву в більшості реальних ситуацій, очевидно, нездійсненно. Тому необхідно знайти способи отримання прийнятних оцінок повноти.
Метод, який був використаний для визначення повноти при оцінці Системи диференційованого поширення інформації (ДРІ), заснований на звичайній випадковою вибіркою. Він включає отримання випадкової вибірки з залишкового масиву (residual file, тобто масиву не знайдених документів). Учасник експерименту, пославши повідомлення про отримані документах, які відповідають його інформаційним потребам, посилає також декілька додаткових повідомлень про документи, що не відповідають його інтересам, обраних випадково із залишкового масиву. Стверджується, що таким чином можна оцінити кількість потрібних джерел, не виявлених в результаті несовершенства критерію смислового відповідності документів і запитів, і визначити коефіцієнт повноти для системи ДРІ. На жаль, цей метод не може бути використаний для скільки-небудь великих систем ретроспективного пошуку зважаючи розмірів випадкової вибірки, яка повинна бути отримана із залишкового масиву з метою знаходження хоча б одного незнайденого релевантного документа. Розглянемо, наприклад, систему з 10000 документів, що працює з точністю приблизно 25% і видає при типовому пошуку близько 20 документів. Іншими словами, ми можемо очікувати отримання 5 релевантних документів у загальній видачі з 20 документів. Припустимо також, що система працює з коефіцієнтом повноти, рівним 50...
