【摘 要】
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随着信息化的持续深入与快速发展,各行业的存储数据量急剧增加,促进了大数据相关技术的蓬勃发展。文本检索作为文本大数据处理和分析研究中不可或缺的一部分,也越来越受到重视并广泛应用于多个领域。然而,在具体应用场景下,可能存在多种不同的文本检索算法。因此,评价不同算法的检索效果以确定采用何种算法,显得尤为重要。相关研究中一般采用自动化和人工两种方式对不同算法得出的检索结果进行评价。其中自动化评价方案不仅难
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随着信息化的持续深入与快速发展,各行业的存储数据量急剧增加,促进了大数据相关技术的蓬勃发展。文本检索作为文本大数据处理和分析研究中不可或缺的一部分,也越来越受到重视并广泛应用于多个领域。然而,在具体应用场景下,可能存在多种不同的文本检索算法。因此,评价不同算法的检索效果以确定采用何种算法,显得尤为重要。相关研究中一般采用自动化和人工两种方式对不同算法得出的检索结果进行评价。其中自动化评价方案不仅难以设计,而且仍依赖于对数据的人工处理。而人工评价的工作量巨大,将消耗研究人员大量精力并可能耽误研究时间。因此,本文研究并实现了一种文本检索结果评估辅助系统,用于将科研人员从繁杂的对比和评价工作中解脱出来。本系统采用众包的方式,将对比不同算法检索结果的任务分派给满足一定要求的大众群体,再综合所有参与者的评分结果给出不同检索算法的对比效果。检索算法的人工评价主要是对比不同算法的结果列表的优劣,一般而言,结果列表的大小是确定的,但是不同的评价方案会带来不同的评价工作量和不同精确度的评价结果,精确度越高则需要的工作量越大。本文设计并实现了三种不同精确度和任务量的可选评价方案,使用者可以根据自己的需求选择具体的方案。三种可选评估方案中,生成评估任务的算法和处理评估得分的方法不同,但整体流程相同,即（1）用户发布评估项目并上传数据源;（2）根据用户选择的评估方案生成评估任务;（3）将评估任务分派给评估人员;（4）处理评估人员的评估数据;（5）获得优胜推荐算法。其中第二步涉及的生成评估任务模块是本文的核心内容。第三步则是体现众包概念的核心。检索算法评估任务中考虑的众包是参与者数量和任务数量均确定的场景,因此,本文在第三步中设计了一种简单任务分配方案,即确保参与者完成任务内容多样化和数量最小化的方案。
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