Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Introduit les bases de la recherche de l'information, couvrant la recherche par texte et booléen, la recherche de l'espace vectoriel et le calcul de la similitude.
Couvre les bases de la récupération d'informations à l'aide de modèles d'espace vectoriel et d'exercices pratiques sur la rétroaction de pertinence et la numérisation de la liste de publication.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la représentation de documents, l'expansion des requêtes et TF-IDF pour le classement des documents.
Couvre la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés tels que BERT.
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.
Couvre la récupération d'informations probabilistes, la pertinence de la modélisation en tant que probabilité, l'expansion des requêtes et la génération automatique de thésaurus.
Introduit des modèles Booléen et Vector Space pour la recherche d'informations, couvrant la syntaxe, le calcul de similarité, la fréquence des termes et les poids des requêtes.
Couvre les modèles probabilistes d'extraction, les mesures d'évaluation, la probabilité de la requête, la rétroaction sur la pertinence de l'utilisateur et l'expansion de la requête.
Explore le traitement des données texte, en dérivant des ensembles de données propres à partir de textes non structurés, et diverses techniques d'analyse de texte.
Introduit les bases de la recherche de l'information, en mettant l'accent sur la fréquence et la précision des documents dans l'évaluation de la qualité de la recherche.
Explore les techniques d'indexation, les fichiers inversés, les algorithmes de réduction de carte et les méthodes de récupération de documents haut de gamme dans les systèmes de récupération de texte.
Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.
Couvre les concepts de base de la récupération d'informations textuelles et la façon dont les documents sont indexés et récupérés en fonction des requêtes des utilisateurs.
Couvre la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets à l'aide de matrices TF-IDF et de vecteurs de mots contextualisés.
