Séance de cours

Information Retrieval Basics: Longueur du document et normalisation

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Dans cours

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

Description

Cette séance de cours couvre le rôle de la longueur des documents dans la récupération d'informations, discutant de la normalisation des vecteurs de documents, de la normalisation pivotée des requêtes uniques, de la compensation du biais vers les documents courts et des propriétés de la normalisation de la longueur. Il explore également des variantes du modèle de récupération despace vectoriel, le compromis de précision-rappel, lévaluation des modèles de récupération dinformations, et des mesures comme la précision, la mesure F, et la précision moyenne.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

Concepts associés (30)

Recherche d'information

La recherche d'information (RI) est le domaine qui étudie la manière de retrouver des informations dans un corpus. Celui-ci est composé de documents d'une ou plusieurs bases de données, qui sont décrits par un contenu ou les métadonnées associées. Les bases de données peuvent être relationnelles ou non structurées, telles celles mises en réseau par des liens hypertexte comme dans le World Wide Web, l'internet et les intranets. Le contenu des documents peut être du texte, des sons, des images ou des données.

Music information retrieval

Music information retrieval (MIR) is the interdisciplinary science of retrieving information from music. Those involved in MIR may have a background in academic musicology, psychoacoustics, psychology, signal processing, informatics, machine learning, optical music recognition, computational intelligence or some combination of these. MIR is being used by businesses and academics to categorize, manipulate and even create music.

Exactitude et précision

vignette|Schéma de l'exactitude et la précision appliquée à des lancers de fléchettes. Dans la mesure d'un ensemble, l'exactitude est la proximité des mesures à une valeur spécifique, tandis que la précision est la proximité des mesures les unes par rapport aux autres. L'exactitude a deux définitions : Plus communément, il s'agit d'une description des erreurs systématiques, une mesure du biais statistique ; une faible précision entraîne une différence entre un résultat et une valeur « vraie ».

F-score

In statistical analysis of binary classification, the F-score or F-measure is a measure of a test's accuracy. It is calculated from the precision and recall of the test, where the precision is the number of true positive results divided by the number of all positive results, including those not identified correctly, and the recall is the number of true positive results divided by the number of all samples that should have been identified as positive.

Sensibilité et spécificité

En statistique, la sensibilité (ou sélectivité) d'un test mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'une hypothèse est vérifiée. Elle s'oppose à la spécificité, qui mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée. Ces notions sont d'une importance majeure en épidémiologie et en , notamment au travers des courbes ROC. Cet article présente ces notions dans le cadre de l'application en épidémiologie.

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Séances de cours associées (32)

Protocoles d'évaluation

Explore les protocoles d'évaluation dans l'apprentissage automatique, y compris le rappel, la précision, la précision et la spécificité, avec des exemples du monde réel comme les tests COVID-19.

Évaluation de la récupération d'information

Explique l'évaluation des modèles de récupération de l'information, y compris le rappel, la précision, la mesure F et le compromis précision/rappel.

Évaluation du rendement : Démarrage et mesure du rendement

Explore l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de mesures de sortie, de bootstrap et de performance comme le rappel et la précision.

Critères de performance : Matrice de confusion, rappel, précision, exactitude

Explore les critères de performance dans l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la précision, le rappel et la spécificité dans l'évaluation des modèles.

Sémantique spatiale vectorielle (et récupération d'information)

Explore le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.

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F-score

Sensibilité et spécificité

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