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.
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.
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.
Explore les techniques d'indexation, les fichiers inversés, les modèles map-reduce et l'utilisation de trie pour une récupération d'informations efficace.
Plongez dans le traitement de grandes collections de textes numériques, en explorant les régularités cachées, la réutilisation du texte et l'analyse TF-IDF.
Couvre la cinétique macroscopique, la dynamique des réactions, les équations de vitesse, les coefficients stochiométriques et les lois de vitesse intégrées.
Couvre les techniques de traitement de texte pour l'analyse de données, y compris le nettoyage de texte, la tokenisation, la ramification et la lemmatisation.
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.
Couvre l'extraction des relations et la construction de graphes dans l'induction de la taxonomie, en mettant l'accent sur la réduction du bruit pour des graphes précis.
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.
