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Cette séance de cours présente Probabilistic Information Retrieval, en se concentrant sur le modèle de vraisemblance des requêtes, la modélisation du langage et les modèles de langage probabilistes. Il couvre la probabilité de pertinence de la requête, la génération de modèles de langage et les techniques de lissage pour les termes non récurrents. L'instructeur discute des problèmes liés à l'estimation de la vraisemblance maximale, à l'importance du lissage et au calcul des probabilités de pertinence des documents. Des exemples sont fournis pour illustrer les concepts, en comparant les modèles Vector Space et Probabilistic Retrieval.
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