Точность поиска определяется как степень соответствия найденных документов запросу пользователя. Допустим, мы хотим найти документы, в которых встречается выражение "сын знахаря". В результатах поиска мы увидим документы, в которых встречается точно такое выражение. Но присутствуют и документы, содержащие искомые слова, но не выражения, например: "родители привозят сына в небольшой городок на Адриатическом побережье, к местному знахарю". И если всего найдено 200 документов, из которых только в 80 встречается именно искомое словосочетание, то точность поиска будет оценена как 80/200 (0,4). Чем точнее поиск, тем выше вероятность, что пользователь найдет нужные документы, тем меньше будет избыточной, лишней информации.
Для повышения точности результата в различных поисковых системах применяются различные способы. Каждый поисковик использует свои решения, в целом предназначенные для выполнения близких по сути задач. К примеру, вот что по этому поводу сказано на сайте Рамблера:
Повышение точности в поисковой машине Рамблер достигается за счет использования различных технологий на всех этапах обработки и поиска информации. Одним из наиболее интересных процессов является распознавание грамматических омонимов. Омонимы — это слова, которые имеют одинаковое написание, но различный смысл. Различают лексические и грамматические омонимы. Лексические омонимы относятся к одной части речи, как, например, существительное "бор": хвойный лес, стальное сверло и химический элемент. Грамматические омонимы относятся к разным частям речи, поэтому по написанию у них обычно совпадают только отдельные формы. Примерами грамматических омонимов могут служить слова "печь" (существительное русская печь и глагол печь пирожки) и "рядовой" (прилагательное рядовой сотрудник и существительное рядовой Иванов).
Омонимы не только увеличивают размер индексной базы (так как для каждого такого слова приходится хранить все его возможные значения), но и отрицательно сказываются на точности поиска. Если пользователь ищет слово "данные", ему неинтересно получить в найденном все документы, которые содержат слово "дать". Для того чтобы результаты поиска были точнее, модуль синтаксического анализа проводит разбор окружения слов-омонимов с целью установления их наиболее вероятных значений. Например, если рядом со словом "печь" стоит существительное ("пирожки", "картошка"), то с высокой вероятностью "печь" в данном контексте является глаголом. На сегодняшний день анализатор способен распознавать значения только грамматических омонимов.
Синтаксический анализ позволяет также с определенной вероятностью распознавать некоторые имена собственные. Например, если в тексте несколько слов подряд написано с большой буквы, они чаще всего представляют собой имя собственное (Петр Петрович, Московский Государственный Университет). Данные о таких конструкциях учитываются при индексации и обработке запроса.
Еще один способ повышения точности поиска — это выделение устойчивых обозначений и поиск их как отдельных лексических единиц. На сегодняшний день в Рамблере реализована система распознавания таких конструкций, как, например C++, б/у, п/п-к. Если по запросу С++ поднимать все тексты, в которых присутствуют латинская буква С, а также знак +, то получится огромное количество документов, далеко не все из которых соответствуют запросу; кроме того, это большая работа, значительно увеличивающая время поиска.
Источник: "Принципы работы поисковой машины Рамблер" (http://www.rambler.ru/doc/architecture.shtml).
А вот что на эту же тему пару лет назад сказал И. Сегалович, директор Яндекса по технологиям и разработке:
Алгоритм поиска учитывает социальную структуру Интернета. Он умеет отличать мнение людей от технической, вспомогательной и рекламной информации, то есть лучше распознавать, какой ресурс является авторитетным в своей области. Также введена дополнительная очистка результатов поиска от дубликатов. Теперь пользователь избавлен от повторения в списке найденного почти одинаковой информации. Поиск в Интернете — это серьезная наука, поэтому для повышения качества сервиса в Яндексе проводятся регулярные исследования. В прошлом году мы организовали отдел асессоров — пользователей, которые систематически по заданной методике оценивают релевантность результатов. Обратная связь от асессоров дает нам возможность настраивать параметры алгоритма ранжирования и увеличивать точность поиска. Стало удобнее работать с региональной информацией. Теперь Яндекс автоматически определяет, в каком городе находится компьютер, с которого поступил запрос, и, если уточнение по региону имеет смысл, предлагает повторить поиск, ограничив его сайтами данного региона. Поиск поддерживает шесть языков — к русскому и английскому добавились украинский, белорусский, французский и немецкий. Язык документов и сайтов определяется автоматически, а ограничить область поиска нужным языком можно в настройках или расширенном поиске. Расширенный поиск стал проще и функциональней, заданные с его помощью ограничения теперь видны на странице найденных результатов. Благодаря "умной подсказке" пользователи расширенного поиска смогут увидеть сформированный запрос, как если бы он был задан на русском языке.