Vyhledávání informací - NPFX103

• Anglický název: Information Retrieval
• Podoba výuky: přednáška+seminář
• Zajišťuje: Studijní oddělení (32-STUD)
• Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
• Platnost: od 2024
• Počet semestrů výuky: 1
• Semestr: zimní
• E-Kredity: 6
• Rozsah, examinace: zimní s.:2/2, Z+Zk [HT]
• Počet míst: neomezen
• Maximální kapacita předmětu: neomezen
• Minimální obsazenost: neomezen
• 4EU+: ne
• Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
• Stav předmětu: zrušen
• Jazyk výuky: angličtina
• Forma uskutečňování: prezenční
• Je zajišťováno předmětem: NPFL103
• Další informace: https://ufal.mff.cuni.cz/courses/npfl103
• Možnost opakovaného zápisu: 2 / 2 / 2 / 2
• Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán; povolen pro zápis po webu
• Garant: doc. RNDr. Pavel Pecina, Ph.D.
• Prerekvizity : {NXXX011, NXXX012, NXXX013, NXXX070, NXXX071}
• Neslučitelnost : NPFL103
• Záměnnost : NPFL103
• Je neslučitelnost pro: NPFL103
• Je záměnnost pro: NPFL103

Anotace

čeština

Přednáška seznámí posluchače s moderními algoritmy a principy používanými v oblasti vyhledávání informací v rozsáhlých datových kolekcích. Posluchači získají praktické vědomosti a zkušenosti s prováděním a vyhodnocováním experimentů na reálných datech. Zvláštní pozornost je věnována vyhledávání informací na webu.

Poslední úprava: T_UFAL (13.05.2014)

angličtina

The course introduces modern algorithms and principles used in the field of information retrieval in large data collections. The students will gain practical knowledge and experience with experimentation and evaluation on real data. A special focus is given to web search.

Poslední úprava: T_UFAL (13.05.2014)

Podmínky zakončení předmětu

čeština

K absolvování předmětu je zapotřebí zápočet i zkouška.

Zápočet bude udělen po splnění dvou domácích úkolů.

Výsledná známka bude záviset na výsledcích zkoušky a řešení domácích úkolů.

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

angličtina

Both the course credit and exam are required to complete the course.

The course credit will be given after completing two homework assignments.

The final grade will be based on the results of the exam and homework.

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

Literatura

čeština

Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. ISBN 0521865719.

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

Kontroly studia předmětu a podmínky pro jejich úspěšné vykonání, způsob hodnocení

čeština

Zkouška je formou písemného testu s přibližně 20 otázkami vyžadujícími stručné odpovědi na témata diskutovaná během přednášek.

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

angličtina

The exam is in a form of a written test with approximately 20 short-answer questions covered by the topics discussed during the course.

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

Sylabus

čeština

Úvod, základní pojmy a principy

Boolský model

Indexování

Vektorový model

Evaluace ve vyhledávání informací

Rozšiřování dotazů

Pravděpodobnostní modely

Jazykové modely

Klasifikace textu

Shlukování dokumentů

Hledání na webu

Hledání blízkých duplicit

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)

angličtina

Introduction, basic concepts and principles

Boolean retrieval

Indexing

Vector space model

Evaluation in information retrieval

Query expansion

Probabilistic information retrieval

Language models for information retrieval

Text classification

Clustering

Web search

Near-duplicate detection

Poslední úprava: Pecina Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (04.05.2022)