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Séance de cours

Récupération d'information: espace vectoriel

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 les bases de la récupération d'informations, en se concentrant sur les modèles d'espace vectoriel. Les sujets abordés incluent le calcul de similarité, la similarité cosinus, les fréquences des termes, les fichiers inversés et l'algorithme de Fagin. Les exercices pratiques comprennent la mise en œuvre de la rétroaction sur la pertinence et la numérisation parallèle des listes de diffusion.

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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

Proximité ontologique

Information engineering

Traitement automatique du langage naturel: Traitement automatique du langage naturel

Concepts associés (32)

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.

Pertinence d'un document

Une recherche scientifique ne peut avoir cette qualité de « scientifique » qu’après avoir répondu à un ensemble de critères. Parmi ces critères, la pertinence occupe une place primordiale, elle constitue la moelle épinière de toute recherche académique. En effet, c’est le degré de la pertinence qui donne beaucoup de crédibilité à un tel document. Par elle ce dernier aura beaucoup de chance d’être publiée et d’être tenue comme référence scientifique de recherche.

Document retrieval

Document retrieval is defined as the matching of some stated user query against a set of free-text records. These records could be any type of mainly unstructured text, such as newspaper articles, real estate records or paragraphs in a manual. User queries can range from multi-sentence full descriptions of an information need to a few words. Document retrieval is sometimes referred to as, or as a branch of, text retrieval. Text retrieval is a branch of information retrieval where the information is stored primarily in the form of text.

TF-IDF

Le TF-IDF (de l'anglais term frequency-inverse document frequency) est une méthode de pondération souvent utilisée en recherche d'information et en particulier dans la fouille de textes. Cette mesure statistique permet d'évaluer l'importance d'un terme contenu dans un document, relativement à une collection ou un corpus. Le poids augmente proportionnellement au nombre d'occurrences du mot dans le document. Il varie également en fonction de la fréquence du mot dans le corpus.

Fouille de textes

La fouille de textes ou « l'extraction de connaissances » dans les textes est une spécialisation de la fouille de données et fait partie du domaine de l'intelligence artificielle. Cette technique est souvent désignée sous l'anglicisme text mining. Elle désigne un ensemble de traitements informatiques consistant à extraire des connaissances selon un critère de nouveauté ou de similarité dans des textes produits par des humains pour des humains.

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Séances de cours associées (33)

Récupération probabiliste

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.

Recherche d'informations : Fagin's Algorithm

Couvre la mise en œuvre de l'algorithme de Fagin pour la récupération d'informations, en mettant l'accent sur la récupération efficace de documents.

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.

Traitement de données texte: bases et techniques

Présente les bases du traitement de données textuelles, couvrant la récupération de documents, la classification, l'analyse des sentiments et la détection de sujets.

Texte de manipulation : Récupération de documents, classification, analyse des sentiments

Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.

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