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.
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 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.
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.
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.
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.
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.
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 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.
Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.
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.
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.
