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 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.
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.
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.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la récupération basée sur le texte, les caractéristiques du document, les fonctions de similarité et la différence entre la récupération booléenne et la récupération classée.
Explore l'indexation sémantique latente dans la récupération d'information, en discutant des algorithmes, des défis dans la récupération spatiale vectorielle et des méthodes de récupération axées sur le concept.
Couvre l'indexation sémantique latente, une méthode pour améliorer la récupération d'informations en cartographiant des documents et des requêtes dans un espace conceptuel de dimension inférieure.
Plongez dans le traitement de grandes collections de textes numériques, en explorant les régularités cachées, la réutilisation du texte et l'analyse TF-IDF.
Explore la gestion du texte, en se concentrant sur les matrices, les documents et les sujets, y compris les défis de la classification des documents et des modèles avancés comme BERT.
Introduit les bases de la récupération d'informations, couvrant l'indexation, les schémas de pondération, la similarité cosinus et l'évaluation des requêtes.
Explore la sémantique lexicale, le sens des mots, les relations sémantiques et WordNet, en mettant en évidence les applications dans l'ingénierie du langage et la récupération d'informations.
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
