В целом, система информационно поискового обеспечения управляет подборками документов под их ключевыми словами репрезентативностью и индексацией. Поэтому целью информационно поисковой системы является генерирование набора результатов, который удовлетворяет пользователя, предоставляя простой запрос в качестве первоначального запроса. На основе одного и того же первоначального запроса, одна и та же концепция может использовать разные синонимические слова из запроса.
Запросы документов в информационно поисковых системах ограничиваются операциями с символьными строками, в лучшем случае со знанием структуры предложений.
Типичный запрос может быть простым или сложным в зависимости от опыта пользователя. Однако эту ситуацию можно улучшить, используя местный и глобальный анализ. Расширение запроса рекомендуется использовать в качестве метода глобального анализа, чтобы помочь лицам, ведущим поиск, сформулировать усовершенствованный запрос, который позволяет получить наиболее удовлетворительные результаты.
Кроме того, наборы результатов должны отвечать следующим основополагающим требованиям:
- Удобство использования.
- Точность индекса и актуальность.
- Быстрый поиск и надежность.
- Точность результатов поиска.
Как правило, в информационно поисковых системах существует три основных процесса, которые поддерживают следующие требования: индексирование, запрос и поиск.
Индексирование, целью индексирования является предоставление пользователю эффективных средств отслеживания информации. Процесс заключается в определении условий индексации, которые должны быть присвоены документу. Самый простой случай, это использование всех слов в документе в качестве индексных терминов. Индексированная информация сохраняется в базе данных для процесса поиска.
Запросы, этот процесс важен, потому что пользователи иногда вводят только очень короткое слово или слова, например, поиск в Интернете, средняя длина веб запросов составляет менее двух слов. Поэтому итоговый набор документов иногда не удовлетворяет потребностям пользователя или не содержит наиболее релевантных документов.
Поиск, этот метод использует ввод запроса для того, чтобы найти индексный термин с наилучшим или частичным совпадением, чтобы получить результаты, которые, удовлетворяют пользователя. Существует множество алгоритмов, облегчающих поиск, таких как векторная космическая модель вектора и вероятностная модель, построенная на основе булевой модели. Каждый метод обеспечивает различные результаты документооборота в зависимости от требований метода.
Анализ расширения запросов, как правило, можно разделить на локальный и глобальный анализ.
Метод локального анализа, набор результатов первоначального запроса будет извлечен для того, чтобы получить термин расширения или соответствующий набор документов, в то время как методы глобального анализа, обычно строятся путем добавления подходящего слова в первоначальный запрос, чтобы помочь пользователю переформулировать свои запросы.
Определения онтологии в терминах компьютерных и информационных наук как онтологии определяет набор репрезентативных примитивов, с помощью которых моделируется та или иная область знаний или дискурса. Представляющими примитивами обычно являются классы, атрибуты и отношения. Тем не менее, онтология, это база знаний, выражающая предметное знание той или иной области как представление знания. Доменная онтология моделирует конкретную область, которая представляет часть мира. Конкретные значения терминов, применяемых к этой области, определяются доменной онтологией.
Расширение запросов на основе онтологии, сосредоточено на сельскохозяйственных областях. Расширение запроса на основе онтологии, состоит из двух компонентов таких как: препроцессора и постпроцессора. Препроцессор использует запросы пользователя в качестве входных данных, анализирует запросы с целью очистки входных данных, используя такие методы, как морфология и построение тезауруса.
Запросы могут быть обработаны для определения важных ключевых слов, которые могут быть связаны с правами в онтологии, чтобы помочь определить цель запроса.
Пост процессор расширяет заданные запросы от препроцессора, используя существующее отношение из онтологии. Может случиться так, что эффективность глобального поиска может быть повышена, в то время как значительная часть терминов расширения бесполезна при наличии конкретного запроса. Затем новый запрос может быть использован в качестве входа в процесс поиска в поисковых системах.
Ученые предлагают использовать онтологическую структуру поиска сельскохозяйственной экспертизы, чтобы повысить эффективность поиска информации с помощью глобального расширения запросов на анализ. Для построения сельскохозяйственной онтологии существуют три основные части, которые используются для создания по изучению онтологии сети Интернет. Профили экспертов и публикации, которые касаются человека. Тип растений, которые относятся к целевому типу растений. Решение проблем, связанных с сельскохозяйственной проблемой.