BM25t: a BM25 extension for focused information retrieval

25 pagesInternational audienceThis paper addresses the integration of XML tags into a term-weighting function for focused XML Information Retrieval (IR). Our model allows us to consider a certain kind of structural information: tags that represent a logical structure (e.g. title, section, paragraph, etc.) as well as other tags (e.g. bold, italic, center, etc.). We take into account the influence of a tag by estimating the probability for this tag to distinguish relevant terms from the others. Then, these weights are integrated in a term-weighting function. Experiments on a large collection from the INEX 2008 XML IR evaluation campaign showed improvements on focused XML retrieval

A survey on tree matching and XML retrieval

International audienceWith the increasing number of available XML documents, numerous approaches for retrieval have been proposed in the literature. They usually use the tree representation of documents and queries to process them, whether in an implicit or explicit way. Although retrieving XML documents can be considered as a tree matching problem between the query tree and the document trees, only a few approaches take advantage of the algorithms and methods proposed by the graph theory. In this paper, we aim at studying the theoretical approaches proposed in the literature for tree matching and at seeing how these approaches have been adapted to XML querying and retrieval, from both an exact and an approximate matching perspective. This study will allow us to highlight theoretical aspects of graph theory that have not been yet explored in XML retrieval

DBFIRE: recuperação de documentos relacionados a consultas a banco de dados.

Bancos de dados e documentos são comumente mantidos em separado nas organizações, controlados por Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBDs) e Sistemas de Recuperação de Informação (SRIs), respectivamente. Essa separação tem ligação com a natureza dos dados manipulados: estruturados, no primeiro caso; não estruturados, no segundo. Enquanto os SGBDs processam consultas exatas a bancos de dados, os SRIs recuperam documentos com base em buscas por palavras-chave, que são inerentemente imprecisas. Apesar disso, a integração desses sistemas pode resultar em grandes ganhos ao usuário, uma vez que, numa mesma organização, bancos de dados e documentos frequentemente se referem a entidades comuns. Uma das possibilidades de integração é a recuperação de documentos associados a uma dada consulta a banco de dados. Por exemplo, considerando a consulta "Quais os clientes com contratos acima de X reais?", como recuperar documentos que possam estar associados a esta consulta, como os próprios contratos desses clientes, propostas de novas vendas em aberto, entre outros documentos? A solução proposta nesta tese baseia-se numa abordagem especial de expansão de busca para a recuperação de documentos: um conjunto inicial de palavras-chave é expandido com termos potencialmente úteis contidos no resultado de uma consulta a banco de dados; o conjunto de palavras-chave resultante é então enviado a um SRI para a recuperação dos documentos de interesse para a consulta. Propõe-se ainda uma nova forma de ordenação dos termos para expansão: partindo do pressuposto de que uma consulta a banco de dados representa com exatidão a necessidade de informação do usuário, a seleção dos termos é medida por sua difusão ao longo do resultado da consulta. Essa medida é usada não apenas para selecionar os melhores termos, mas também para estabelecer seus pesos relativos na expansão. Para validar o método proposto, foram realizados experimentos em dois domínios distintos, com resultados evidenciando melhorias significativas em termos da recuperação de documentos relacionados às consultas na comparação com outros modelos destacados na literatura

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Interactive Information Retrieval with Structured Documents

In recent years there has been a growing realisation in the IR community that the interaction of searchers with information is an indispensable component of the IR process. As a result, issues relating to interactive IR have been extensively investigated in the last decade. This research has been performed in the context of unstructured documents or in the context of the loosely-defined structure encountered in web pages. XML documents, on the other hand, define a different context, by offering the possibility of navigating within the structure of a single document, or of following links to other documents. Relatively little work has been carried out to study user interaction with IR systems that make use of the additional features offered by XML documents. As part of the INEX initiative for the evaluation of XML retrieval, the INEX interactive track has focused on interactive XML retrieval since 2004. Here user friendly exposition to various features of XML documents is provided and some new features are designed and implemented to enable searchers to have access to their desired information in an efficient manner. In this study interaction entails three levels: query formulation, inspecting result list, and examining the detail. For query formulation, suggesting related terms is a conventional method to assist searchers. Here we investigate the related terms derived from two different co-occurrence units: elements and documents. In addition, contextual aspect is added to facilitate the searchers for appropriate selection of terms. Results showed the usefulness of suggesting related terms and some what acceptance of the contextual related tool. For inspecting the result list, classic document retrieval systems such as web search engines retrieve whole documents, and leave it to the searchers to collect their required information from possibly a lengthy text. In contrast, element retrieval aims at a focused view of information by pointing to the optimal access points of the document. A number of strategies have been investigated for presenting result lists. For examining the detail of a document, traditionally the complete document is presented to a searcher and here again the searcher has to put in effort to reach its required information. We investigated the use of additional support such as a table of contents along with document detail. In addition, we also investigated graphical representations of documents depicting its structure and granularity of retrieved elements along with their estimated relevance. Here the table of contents was found to be a very useful features for examining details. In order to conduct the analysis of searcher's interaction, a visualisation technique based on Tree Map was developed. It depicts the search interaction with element retrieval system. A number of browsing strategies has been identified with the help of this tool. The value of element retrieval for searchers and comparison between two focused approaches such as element and passage retrieval system was also evaluated. The study suggests that searchers find elements useful for their tasks and they locate a lot of the relevant information in specific elements rather than full documents. Sections, in particular, appear to be helpful. In order to provide user-specific support, the system needs feedback from searchers, who in turn, are very reluctant to give this information explicitly. Therefore, we investigated to what extent the different features can be used as relevance predictors. Of the five features regarded, primarily the reading time is a useful relevance predictor. Overall, relevance predictors for structured documents seem to be much weaker than for the case of atomic documents

Un modèle de recherche d'information agrégée basée sur les réseaux bayésiens dans des documents semi-structurés

Nous proposons un modèle de recherche d'information basé sur les réseaux bayésiens. Dans ce modèle, la requête de l'utilisateur déclenche un processus de propagation pour sélectionner les éléments pertinents. Dans notre modèle, nous cherchons à renvoyer à l'utilisateur un agrégat au lieu d'une liste d'éléments. En fait, l'agrégat formulé à partir d'un document est considéré comme étant un ensemble d'éléments ou une unité d'information (portion d'un document) qui répond le mieux à la requête de l'utilisateur. Cet agrégat doit répondre à trois aspects à savoir la pertinence, la non-redondance et la complémentarité pour qu'il soit qualifié comme une réponse à cette requête. L'utilité des agrégats retournés est qu'ils donnent à l'utilisateur un aperçu sur le contenu informationnel de cette requête dans la collection de documents. Afin de valider notre modèle, nous l'avons évalué dans le cadre de la campagne d'évaluation INEX 2009 (utilisant plus que 2 666 000 documents XML de l'encyclopédie en ligne Wikipédia). Les expérimentations montrent l'intérêt de cette approche en mettant en évidence l'impact de l'agrégation de tels éléments.The work described in this thesis are concerned with the aggregated search on XML elements. We propose new approaches to aggregating and pruning using different sources of evidence (content and structure). We propose a model based on Bayesian networks. The dependency relationships between query-terms and terms-elements are quantified by probability measures. In this model, the user's query triggers a propagation process to find XML elements. In our model, we search to return to the user an aggregate instead of a list of XML elements. In fact, the aggregate made from a document is considered an information unit (or a portion of this document) that best meets the user's query. This aggregate must meet three aspects namely relevance, non-redundancy and complementarity in order to answer the query. The value returned aggregates is that they give the user an overview of the information need in the collection

Impact de la structure des documents XML sur le processus d'appariement dans le contexte de la recherche d'information semi-structurée

Nos travaux s'inscrivent dans le cadre de la recherche d'information sur documents semi-structurésde type XML. La recherche d'information structurée (RIS) a pour objectif de retourner des granules documentaires précis répondant aux besoins d'information exprimés par l'utilisateur au travers de requêtes. Ces requêtes permettent de spécifier, en plus des conditions de contenu, des contraintes structurelles sur la localisation de l'information recherchée. L'objectif de nos travaux est d'étudier l'apport de la structure des documents dans le processus d'appariement documents-requêtes. Puisque les contraintes structurelles des requêtes peuvent être représentées sous la forme d'un arbre et que, parallèlement, la structure du document, de nature hiérarchique, peut elle-même utiliser le même type de représentation, nous avons proposé plusieurs modèles de mesure de la similarité entre ces deux structures. La mesure de la similarité entre deux structures arborescentes ayant été étudiée par le domaine de la théorie des graphes, nous avons tout d'abord cherché à adapter les algorithmes de ce domaine à notre problématique. Suite à une étude approfondie de ces algorithmes au regard de la RIS, notre choix s'est porté sur la distance d'édition entre arbres (Tree Edit Distance - TED). Cet algorithme permet, au travers de l'application récursive de séquences de suppression et de substitution, de mesurer le degré d'isomorphisme (le degré de similarité) entre deux arbres. Constatant que ces algorithmes sont coûteux en mémoire et en calcul, nous avons cherché à en réduire la complexité et le temps d'exécution au travers d'approches de résumé et de la mise en place d'un algorithme de TED au coût de complexité plus bas. Etant donné que la TED est normalement utilisée avec des coûts d'opération fixes peut adaptés à notre problématique, nous en avons également proposé de nouveaux basés sur la distance dans le graphe formé par la grammaire des documents : la DTD. Notre deuxième proposition se base sur les Modèles de Langue. En recherche d'information, ces derniers sont utilisés afin de mesurer la pertinence au travers de la probabilité qu'un terme de la requête soit généré par un document. Nous avons utilisés les Modèles de Langue pour mesurer, non pas la probabilité de pertinence du contenu, mais celle de la structure. Afin de former un vocabulaire document et requête à même d'être utilisé par notre modèle de langue structurel nous avons utilisé une technique de relaxation pondérée (la relaxation est le relâchement des contraintes). Nous avons également proposé une méthode pour apparier le contenu des documents et celui des requêtes. L'appariement seul des structures étant insuffisant dans une problématique de recherche d'information : la pertinence d'un granule documentaire est jugée en priorité sur la pertinence de l'information textuelle qu'il contient. De ce fait, nous avons proposé une approche de mesure de la pertinence de ce contenu. Notre méthode utilise la structure de l'arbre afin d'opérer une propagation de la pertinence du texte en prenant en compte l'environnement des éléments traversés ainsi que le contexte global du document. Nos différents modèles ont été expérimentés sur deux tâches de la campagne d'évaluation de référence de notre domaine : Initiative for XML Retrieval. Cette campagne a pour but de permettre l'évaluation de systèmes de recherche d'information XML dans un cadre normalisée et comporte plusieurs tâches fournissant des corpus, des mesures d'évaluation, des requêtes, et des jugements de pertinence. Nous avons à ce propos participé à cette campagne en 2011.Pour nos expérimentations, les tâches que nous avons choisi d'utiliser sont : * La tâche SSCAS d'INEX 2005 qui utilise une collection d'articles scientifiques d'IEEE. Cette collection est orientée texte dans la mesure où la structure exprimée dans les documents qu'elle contient est similaire à celle d'un livre (paragraphe, sections). * La tâche Datacentric d'INEX 2010 dont la collection est extraite d'IMDB. Cette collection est orientée données dans la mesure où les termes des documents sont très spécifiques et peu redondants et que la structure est porteuse de sens. Nos différentes expérimentations nous ont permis de montrer que le choix de la méthode d'appariement dépend de la collection considérée. Dans le cadre d'une collection orienté texte, la structure peut être prise en compte de manière non stricte et plusieurs sous-arbres extraits du document peuvent être utilisés simultanément pour évaluer la similarité structurelle. Inversement, dans le cadre d'une collection orientée donnée, la prise en compte stricte de la structure est nécessaire. Etant donné que les éléments recherchés portent une sémantique, il est alors important de détecter quelle partie du document est à priori pertinente. La structure à apparier doit être la plus précise et minimale possible. Enfin, nos approches de mesures de la similarité structurelle se sont montrées performantes et ont amélioré la pertinence des résultats retournés par rapport à l'état de l'art, à partir du moment où la nature de la collection a été prise en compte dans la sélection des arbres structurels en entrée.The work presented in this PhD thesis concerns structured information retrieval and focuses on XML documents. Structured information retrieval (SIR) aims at returning to users document parts (instead of whole documents) relevant to their needs. Those needs are expressed by queries that can contain content conditions as well as structural constraints which are used to specify the location of the needed information. In this work, we are interested in the use of document structure in the retrieval process. We propose some approaches to evaluate the document-query structural similarity. Both query structural constraints and document structures can be represented as trees. Based on this observation we propose two models which aim at matching these tree structures. As tree matching is historically linked with graph theory, our first proposition is based on an adaptation of a solution from the graph theory. After conducting an in depth study of the existing graph theory algorithms, we choose to use Tree Edit Distance (TED), which measures isomorphism (tree similarity) as the minimal set of remove and replace operations to turn one tree to another. As the main drawback of TED algorithms is their time and space complexity, which impacts the overall matching runtime, we propose two ways to overcome these issues. First we propose a TED algorithm having a minimal space complexity overall. Secondly, as runtime is dependent on the input tree cardinality (size) we propose several summarization techniques. Finally, since TED is usually used to assess relatively similar trees and as TED efficiency strongly relies on its costs, we propose a novel way, based on the DTD of documents, to compute these costs. Our second proposition is based on language models which are considered as very effective IR models. Traditionally, they are use to assess the content similarity through the probability of a document model (build upon document terms) to generate the query. We take a different approach based purely on structure and consider the document and query vocabulary as a set of transitions between document structure labels. To build these vocabularies, we propose to extract and weight all the structural relationships through a relaxation process. Finally, as relevance of the returned search results is first assessed based on the content, we propose a content evaluation process which uses the document tree structure to propagate relevance: the relevance of a node is evaluated thanks to its leaves as well as with the document context and neighbour nodes content relevance. In order to validate our models we conduct some experiments on two data-sets from the reference evaluation campaign of our domain: Initiative for XML retrieval (INEX). INEX tracks provide documents collections, metrics and relevance judgments which can be used to assess and compare SIR models. The tracks we use are: * The INEX 2005 SSCAS track whose associated documents are scientific papers extracted from IEEE. We consider this collection to be text-oriented as the structure used is similar to the one we can find in a book. * The INEX 2010 Datacentric track which uses a set of documents extracted from the Internet Movie Database (IMDB) website. This collection is data-oriented as document terms are very specific while the structure carries semantic meaning. Our various experiments show that the matching strategy strongly relies on the document structure type. In text-oriented collections, the structure can be considered as non-strict and several subtrees can be simultaneously used to assess the relevance. On the opposite, structure from documents regarded as data-centered should be used as strictly as possible. The reason is that as elements labels carry semantic, documents structures contain relevant and useful information that the content does not necessarily provide. Finally, our structural similarity approaches improve relevance of the returned results compared to state-of-the-art approaches, as long as the collection nature is considered when extracting the input trees for the structural matching process

The Role of Context in Matching and Evaluation of XML Information Retrieval

Sähköisten kokoelmien kasvun, hakujen arkipäiväistymisen ja mobiililaitteiden yleistymisen myötä yksi tiedonhaun menetelmien kehittämisen tavoitteista on saavuttaa alati tarkempia hakutuloksia; pitkistäkin dokumenteista oleellinen sisältö pyritään osoittamaan hakijalle tarkasti. Tiedonhakija pyritään siis vapauttamaan turhasta dokumenttien selaamisesta. Internetissä ja muussa sähköisessä julkaisemisessa dokumenttien osat merkitään usein XML-kielen avulla dokumenttien automaattista käsittelyä varten. XML-merkkaus mahdollistaa dokumenttien sisäisen rakenteen hyödyntämisen. Toisin sanoen tätä merkkausta voidaan hyödyntää kehitettäessä tarkkuusorientoituneita (kohdennettuja) tiedonhakujärjestelmiä ja menetelmiä. Väitöskirja käsittelee tarkkuusorientoitunutta tiedonhakua, jossa eksplisiittistä XML merkkausta voidaan hyödyntää. Väitöskirjassa on kaksi pääteemaa, joista ensimmäisen käsittelee XML -tiedonhakujärjestelmä TRIX:in (Tampere Retrieval and Indexing for XML) kehittämistä, toteuttamista ja arviointia. Toinen teema käsittelee kohdennettujen tiedonhakujärjestelmien empiirisiä arviointimenetelmiä. Ensimmäisen teeman merkittävin kontribuutio on kontekstualisointi, jolloin täsmäytyksessä XML-tiedonhaulle tyypillistä tekstievidenssin vähäisyyttä kompensoidaan hyödyntämällä XML-hierarkian ylempien tai rinnakkaisten osien sisältöä (so. kontekstia). Menetelmän toimivuus osoitetaan empiirisin menetelmin. Tutkimuksen seurauksena kontekstualisointi (contextualization) on vakiintunut alan yleiseen, kansainväliseen sanastoon. Toisessa teemassa todetaan kohdennetun tiedonhaun vaikuttavuuden mittaamiseen käytettävien menetelmien olevan monin tavoin puutteellisia. Puutteiden korjaamiseksi väitöskirjassa kehitetään realistisempia arviointimenetelmiä, jotka ottavat huomioon palautettavien hakuyksiköiden kontekstin, lukemisjärjestyksen ja käyttäjälle selailusta koituvan vaivan. Tutkimuksessa kehitetty mittari (T2I(300)) on valittu varsinaiseksi mittariksi kansainvälisessä INEX (Initiative for the Evaluation of XML Retrieval) hankkeessa, joka on vuonna 2002 perustettu XML tiedonhaun tutkimusfoorumi.This dissertation addresses focused retrieval, especially its sub-concept XML (eXtensible Mark-up Language) information retrieval (XML IR). In XML IR, the retrievable units are either individual elements, or sets of elements grouped together typically by a document. These units are ranked according to their estimated relevance by an XML IR system. In traditional information retrieval, the retrievable unit is an atomic document. Due to this atomicity, many core characteristics of such document retrieval paradigm are not appropriate for XML IR. Of these characteristics, this dissertation explores element indexing, scoring and evaluation methods which form two main themes: 1. Element indexing, scoring, and contextualization 2. Focused retrieval evaluation To investigate the first theme, an XML IR system based on structural indices is constructed. The structural indices offer analyzing power for studying element hierarchies. The main finding in the system development is the utilization of surrounding elements as supplementary evidence in element scoring. This method is called contextualization, for which we distinguish three models: vertical, horizontal and ad hoc contextualizations. The models are tested with the tools provided by (or derived from) the Initiative for the Evaluation of XML retrieval (INEX). The results indicate that the evidence from element surroundings improves the scoring effectiveness of XML retrieval. The second theme entails a task where the retrievable elements are grouped by a document. The aim of this theme is to create methods measuring XML IR effectiveness in a credible fashion in a laboratory environment. The credibility is pursued by assuming the chronological reading order of a user together with a point where the user becomes frustrated after reading a certain amount of non-relevant material. Novel metrics are created based on these assumptions. The relative rankings of systems measured with the metrics differ from those delivered by contemporary metrics. In addition, the focused retrieval strategies benefit from the novel metrics over traditional full document retrieval