С каждым годом увеличивается количество пользователей смартфонов, согласно существующей статистике к концу 2016 их количество достигнет 2 млрд человек [1]. С этим трендом связан рост объема пользовательской информации. В связи с этим возрастает потребность в качественных инструментах, помогающих пользователю осуществлять оперативный поиск среди всех его документов.
Данная проблема актуальная для студентов ВУЗов, профессоров, журналистов и всех тех, чья жизнь тесна связана с информацией и её обработкой.
На текущий момент технологии информационного поиска активно улучшается только в сети Интернет, что объясняется развитием облачных технологий. Но данные продвинутые решения не приспособлены для осуществления поиска локальных файлов.
По этой причине целью данной работы является создание такого продукта, который позволил бы осуществлять информационный поиск среди локальных графических и текстовых документов пользователя с учетом возможных семантических особенностей запроса.
Для достижения поставленной цели было запланировано выполнение следующих задач:
1. Провести сравнительный анализ существующих решений.
2. Проанализировать алгоритмы информационного поиска.
3. Провести анализ технологий оптического распознавания символов и обработки текстовых файлов.
4. Разработать программную библиотеку с возможностью осуществления информационного поиска по графическим и текстовым файлам.
5. Разработать приложение, демонстрирующее возможности созданной библиотеки.
6. Публикация исходного кода и необходимой документации.
В результате работы над дипломным проектом была разработана Android библиотека, предоставляющая функционал для осуществления информационного поиска по локальным текстовым и графическим файлам пользователя [17]. Также успешно разработана и спроектирована архитектура, позволяющая гибко расширять начальный функционал проекта, что позволяет разработчику изменять логику библиотеки при создании своих приложений. Весь разработанный программный код с необходимой документацией опубликован на крупнейшем веб-сервисе для хостинга ИТ- проектов и совместной разработке GitHub [18].
Помимо этого, планируется оптимизировать работу библиотеки: совместить существующую реализацию униграммной и биграммной языковых моделей со скрытыми марковскими цепями. Данное улучшение позволит повысить качество поисковой выдачи, то есть релевантность документа будет определяться более точно [19]. Дальнейшим шагом улучшения алгоритма будет реализация поиска с помощью методов ранжирования на основе машинного обучения, что также повлияет на качество поисковой выдачи.
С точки зрения внедрения данной библиотеки планируется предпринять следующие шаги:
• Внедрение разработанной технологии поиска в существующее приложение, предлагающее пользователям функционал файлового менеджера.
• Внедрение библиотеки в голосовые и текстовые помощники мобильных операционных систем.
• Портирование библиотеки на другие языки программирования и технологии с целью поддержки большего количества устройств.
