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400a067a3a
GPG key ID:
6965406171929D01
7 changed files with 186 additions and 14 deletions
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@ -1,18 +1,19 @@
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import React from "react";
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import {Split, Title} from "bluelib/lib/components";
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import PropTypes from "prop-types";
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import style from "./TitleSplit.module.css";
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export default function TitleSplit({children, title}) {
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return (
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<section>
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<div className={style.titlesplit}>
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<Title size={"xl"}>
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{title}
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</Title>
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<Split>
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{children}
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</Split>
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</section>
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</div>
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)
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}
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3
src/components/TitleSplit.module.css
Normal file
3
src/components/TitleSplit.module.css
Normal file
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@ -0,0 +1,3 @@
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.titlesplit {
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margin-top: 20px;
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}
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@ -5,11 +5,8 @@ import PropTypes from "prop-types";
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export default function API() {
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return (
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<Help text={"[Web] Application Programming Interface, fonti di dati fruibili attraverso HTTP"}>API</Help>
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<Help text={"Application Programming Interface, fonti di dati fruibili attraverso HTTP"}>API</Help>
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)
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}
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API.propTypes = {
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children: PropTypes.node,
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title: PropTypes.node
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}
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API.propTypes = {}
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12
src/routes/Gestinfo/abbr/IC.js
Normal file
12
src/routes/Gestinfo/abbr/IC.js
Normal file
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@ -0,0 +1,12 @@
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import React from "react";
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import {Help} from "bluelib/lib/components";
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import PropTypes from "prop-types";
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export default function IC() {
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return (
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<Help text={`Information content, self-information, surprisal, Shannon information`}>IC</Help>
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)
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}
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IC.propTypes = {}
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@ -5,11 +5,8 @@ import PropTypes from "prop-types";
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export default function IR() {
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return (
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<Help text={"Information Retrieval"}>IR</Help>
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<Help text={"Information Retrieval, il nome stesso del corso"}>IR</Help>
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)
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}
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IR.propTypes = {
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children: PropTypes.node,
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title: PropTypes.node
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||||
}
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IR.propTypes = {}
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||||
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12
src/routes/Gestinfo/abbr/Ononimi.js
Normal file
12
src/routes/Gestinfo/abbr/Ononimi.js
Normal file
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@ -0,0 +1,12 @@
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|||
import React from "react";
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||||
import {Help} from "bluelib/lib/components";
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||||
import PropTypes from "prop-types";
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||||
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||||
export default function Ononimi() {
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return (
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||||
<Help text={"Parole che si leggono e scrivono nello stesso ma significano cose diverse."}>ononimi</Help>
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)
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};
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Ononimi.propTypes = {}
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@ -1,11 +1,13 @@
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import React from "react";
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import {Split, Aside, Anchor, Code, Help, Blockquote, Size, Color, BaseLink as A, Paragraph as P, Bold as B, Italic as I, ListItem as LI} from "bluelib/lib/components";
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||||
import {Split, Aside, Anchor, LatexMath, Help, Blockquote, Color, Underline as U, BaseLink as A, Paragraph as P, Bold as B, Italic as I, ListItem as LI} from "bluelib/lib/components";
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import Page from "../../components/Page";
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import TitleSplit from "../../components/TitleSplit";
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import TitleBox from "../../components/TitleBox";
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import IR from "./abbr/IR";
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import API from "./abbr/API";
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import Token from "./components/Token";
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import IC from "./abbr/IC";
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import Ononimi from "./abbr/Ononimi";
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export default function Gestinfo() {
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@ -105,7 +107,7 @@ export default function Gestinfo() {
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Basi di Dati → <Token>Basi</Token> <Token>di</Token> <Token>Dati</Token>
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</Aside>
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<P>
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||||
Spesso si decide di <B>distinguere</B> tra gli <B><Help text={"Parole che si leggono e scrivono uguale ma significano cose diverse."}>ononimi</Help></B> attraverso algoritmi di <B><I>word sense disambiguation</I></B>, in grado di dedurre il contesto analizzando i significati delle parole circostanti.
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||||
Spesso si decide di <B>distinguere</B> tra gli <B><Ononimi/></B> attraverso algoritmi di <B><I>word sense disambiguation</I></B>, in grado di dedurre il contesto analizzando i significati delle parole circostanti.
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</P>
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<Aside>
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<Token>Sale 🧂</Token> oppure <Token>Sale 🪜</Token>?
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@ -251,6 +253,154 @@ export default function Gestinfo() {
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</Aside>
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</TitleBox>
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</Split>
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<TitleSplit title={"Similarità"}>
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<TitleBox title={"Cos'è?"}>
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<P>
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Una <B>misura</B> di quanto due token hanno <B>significati in comune</B>.
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</P>
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<Aside>
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<P>
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<Token>uccello</Token> e <Token>pennuto</Token> sono molto simili, in quanto sono sinonimi
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</P>
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<P>
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||||
<Token>merlo</Token> e <Token>piccione</Token> sono abbastanza simili, in quanto sono
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entrambi uccelli, ma non sono sinonimi
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</P>
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<P>
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||||
<Token>merlo</Token> e <Token>ala</Token> non sono per niente simili
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</P>
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</Aside>
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<P>
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Generalmente si basa su un <B>thesaurus</B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"A cosa serve?"}>
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<P>
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La <B><I>word sense disambiguation</I></B> sfrutta la <B>similarità</B> tra l'ononimo e i <B>token circostanti</B> per stabilire il significato corretto.
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</P>
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<P>
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||||
Talvolta alla similarità sono aggiunte anche altre informazioni, come la <B>distanza</B> tra i token e dati provenienti da <B>sorgenti esterne</B>.
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</P>
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</TitleBox>
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</TitleSplit>
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<Split>
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<TitleBox title={"Similarità path-based"}>
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<P>
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||||
Un modo di misurare la similarità tra due token basato sulla loro <B>posizione</B> all'interno del <B>thesaurus</B>.
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</P>
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<Split>
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<TitleBox title={"Path-distance"}>
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<P>
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Si basa sull'<B>inverso della distanza</B> tra i due token all'interno dell'albero:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`sim_{pd}(t_1, t_2) = \\frac{1}{dist(t_1, t_2) + 1}`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Wu-Palmer"}>
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<P>
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Si basa sulla <B>profondità</B> del <B>minimo antenato comune</B> tra i due token:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`sim_{wp}(t_1, t_2) = 2 \\cdot \\frac{depth(mac_{\\ t_1,t_2})}{depth(t_1) + depth(t_2)}`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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</Split>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={<span>Similarità <IC/>-based</span>}>
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<P>
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L'<IC/> è una misura <B>probabilistica</B> di quanto un token sia inaspettato all'interno di un documento.
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</P>
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<P>
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Definendo <LatexMath>{`P(t)`}</LatexMath> come la probabilità che un <B>token scelto a caso</B> sia <LatexMath>{`t`}</LatexMath>, l'<IC/> sarà:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`ic(t) = - \\log \\left( P(t) \\right)`}</LatexMath></B>
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<P>
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La <I>similarità <IC/>-based</I> è quindi un modo di misurare la similarità basato sull'<B><IC/></B>.
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</P>
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<TitleBox title={"Resnik"}>
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<P>
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Si basa sull'<B><IC/></B> del <B>minimo antenato comune</B>:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`sim_{r} = ic \\left( mac_{\\ t_1,t_2} \\right)`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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</TitleBox>
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</Split>
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<TitleSplit title={"Indici"}>
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<TitleBox title={"Cosa sono?"}>
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<P>
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Gli indici sono <B>strutture dati</B> in cui vengono inseriti i documenti e i loro token dopo essere stati preparati.
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</P>
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<P>
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L'<B><I>indicizzazione</I></B> è la procedura che crea e mantiene aggiornati uno o più <B><I>indici</I></B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"A cosa servono?"}>
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<P>
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Sono fondamentali per <B>velocizzare notevolmente</B> le ricerche e per permettere certi tipi di operazioni sulle query.
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</P>
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</TitleBox>
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</TitleSplit>
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<TitleBox title={"Matrice di incidenza"}>
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<P>
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Un indice basato sulla costruzione di una matrice in cui le righe sono i <B>documenti</B>, le colonne i <B>token</B> e le celle valori booleani che descrivono se il token compare nel documento.
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</P>
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<P>
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È terribilmente <B>inefficiente</B> in termini di spazio, perchè la matrice è <B>sparsa</B>.
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</P>
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<P>
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Una sua evoluzione spazialmente più efficiente è l'<B><I>inverted index</I></B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Inverted index"}>
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<P>
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L'<B>indice</B> più comune, costituito da tante <B><I>posting list</I></B> raggiungibili attraverso un <B><I>vocabolario</I></B>.
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</P>
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<Split>
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<TitleBox title={"Posting list"}>
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<P>
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L'<B>insieme</B> di tutte le <B>occorrenze</B> di un dato token.
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</P>
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<P>
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Può essere realizzata in due modi:
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</P>
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<ul>
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<LI><U>Document-based</U>: lista ordinata di documenti con la <B>frequenza del token</B> in essi</LI>
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<LI><U>Word-based</U>: lista ordinata di documenti che punta a una lista ordinata delle <B>posizioni</B> del token in essi</LI>
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</ul>
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<P>
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Essendo le liste <B>ordinate</B>, vi è possibile effettuare operazioni di <B>unione</B> e <B>intersezione</B> in <B>tempo lineare</B> utilizzando dei <B>cursori</B>.
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</P>
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<P>
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Per velocizzare ulteriormente l'intersezione è possibile introdurre nelle liste degli <B><I>skip pointers</I></B>
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</P>
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<P>
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Non è però altrettanto efficiente in operazioni di <B>negazione</B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Vocabolario"}>
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<P>
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L'insieme delle <B>associazioni</B> tra <B>token</B> e la loro <B>posting list</B>.
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</P>
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<P>
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Ci sono tanti modi diversi di implementarlo:
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</P>
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<ul>
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<LI><U>Doppia lista ordinata</U>: <B>lista di token</B> che punta a una <B>lista di occorrenze</B></LI>
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<LI>
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<U>Trie</U>: <B>albero</B> in cui ogni arco rappresenta una <B>stringa</B> e ogni nodo una <B>concatenazione</B> delle stringhe tra sè e la radice
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<ul>
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<LI><U>Prefix tree</U>: <B>trie</B> che usa i <B>prefissi</B> dei token</LI>
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<LI><U>Suffix tree</U>: <B>trie</B> che usa i <B>suffissi</B> dei token</LI>
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</ul>
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</LI>
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<LI><U>B+ tree</U>: <B>albero</B> particolarmente ottimizzato, in cui le foglie sono le occorrenze</LI>
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<LI><U>Dizionario</U>: <B>hashmap</B> che usa come chiave il <B>token</B> stesso, e una lista di occorrenze come <B>valore</B></LI>
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</ul>
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<P>
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Generalmente, occupano <B>spazio logaritmico</B> rispetto al numero di token.
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</P>
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</TitleBox>
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</Split>
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</TitleBox>
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<Color value={"yellow"}>TODO: Ricordati di scrivere nella sezione delle query gli algoritmi di retrieval!</Color>
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</Page>
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)
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}
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