НОУ ИНТУИТ | Учебная программа | Модели информационного поиска

Учитесь и получайте официальные документы БЕСПЛАТНО. Вы можете поддержать наш проект.

Твой путь к знаниям!

Опубликована: 22.04.2015 | Уровень: для всех | Стоимость: 490.00 руб. | Длительность:

В рамках данного курса слушатели смогут познакомиться со всем спектром моделей, применяющихся в информационном поиске, а также оценить достоинства и недостатки различных методов. Наиболее подробно будут рассмотрены статистические лингвистические модели. По результатам данного курса слушатели смогут научиться выбирать модели, адекватные различным задачам, и применять эти знания на практике.

В теории информационного поиска нет одной доминирующей модели, в отличие, например от теории баз данных, где господствует реляционная модель. Для информационного поиска характерно использование различных моделей, наиболее подходящих для конкретной задачи. Например, при наличии хорошей весовой функции векторная модель подходит для задач поиска близких объектов и обратной связи по релевантности, вероятностные модели и наивный Байесовский подход помогают в случаях, когда есть размеченная коллекция релевантных/нерелевантных документов, PageRank моделирует статические отношения между документами, блочные модели используются при поиске по структурированным документам, а языковые модели применяются для оценки языковой схожести и текстовой релевантности документов.

|

Вам нравится?

| Поделиться |

Поддержать

Занятие	Заголовок <<	Дата изучения
Лекция 1	Модели информационного поиска Оглавление Introduction Gain basic knowledge of Information Retrieval Being an IR model Models of information retrieval Short history of IR modelling The Boolean model Statistical similarity between documents Vector space model Probabilistic retrieval Language models Google PageRank	-
Лекция 2	Языковые модели для информационного поиска Оглавление Introduction Noisy channel paradigm Statistical language models Smoothing Cross-language IR Language models and translation Experimental Results Prior probabilities	-
Лекция 3	Поиск по структурированным документам Оглавление Introduction Structured IR tasks Explicit structure Implicit structure Dynamic structure Multiple hierarchies PF/Tijah	-
Лекция 4	Оценка информационно-поисковых систем Оглавление Introduction The traditional IR experiment The TREC paradigm Benchmark collections TREC approach Quality of a test collection Significance testing	-
Лекция 5	Модели релевантности, "экономные" модели и латентно-семантическое индексирование Оглавление Introduction Lavrenko’s relevance model Balog's expert finder The relevance model in action Statistical language models Fundamental questions for HMMs Parsimonious models Serdyukov's expert model How to build Google in 90 minutes (or any other large web search engine)	-
3 минуты	Экзамен	-

Авторизоваться

Модели информационного поиска

План занятий