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64cf2ff96d
GPG key ID:
6965406171929D01
2 changed files with 183 additions and 3 deletions
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@ -1,9 +1,13 @@
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import React from "react";
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import React, {useEffect} from "react";
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import PropTypes from "prop-types";
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import style from "./Todo.module.css";
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export default function Todo({children}) {
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useEffect(() => {
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console.info("TODO:", {children})
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}, [])
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return (
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<span className={style.todo}>🚧 {children}</span>
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)
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@ -1,5 +1,5 @@
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import React from "react";
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import {Split, Aside, Anchor, LatexMath, Help, Blockquote, Title, Separator, Code, 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 {Split, Aside, Anchor, LatexMath, Help, Blockquote, Title, Separator, Code, Color, Underline as U, BaseLink as A, Paragraph as P, Bold as B, Italic as I, ListItem as LI, Table} 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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@ -44,6 +44,13 @@ export default function Gestinfo() {
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🎥 Alcune videolezioni sono state eliminate, le restanti <Anchor href={"https://github.com/Steffo99/unimoreinfo-wiki/wiki/Scaricare-videolezioni#gestione-dellinformazione"}>possono essere scaricate</Anchor>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Materiale utilizzato"}>
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<ul>
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<LI><Anchor href={"https://dolly.fim.unimore.it/2020/course/view.php?id=69"}>📄 Dispense su Dolly</Anchor></LI>
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<LI><Anchor href={"https://www.wikipedia.org/"}>📰 Wikipedia</Anchor></LI>
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<LI><Anchor href={"https://gitlab.com/2429571/gestione-informazione"}>🗒️ Appunti open-source di Sharon Guerzoni</Anchor></LI>
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</ul>
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</TitleBox>
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</Split>
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<TitleSplit title={"Information Retrieval"}>
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<TitleBox title={"Cos'è?"}>
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@ -688,7 +695,7 @@ export default function Gestinfo() {
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Modello Okapi BM25"}>
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<P>
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Variante del modello probabilistico che ordina i documenti in base a un <B>punteggio <RSV/></B> ad essi assegnato.
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Modello classico che ordina i documenti in base a un <B>punteggio <RSV/></B> ad essi assegnato.
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</P>
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<P>
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L'<RSV/> deriva dal prodotto di tre fattori:
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@ -715,6 +722,175 @@ export default function Gestinfo() {
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</TitleBox>
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</Split>
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</TitleBox>
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<TitleSplit title={<span>Profilazione sistemi <IR/></span>}>
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<TitleBox title={"Cos'è?"}>
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<P>
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<B>Misurazioni</B> che vengono effettuate sui sistemi di <IR/>, <Todo>dette <B><I>metriche</I></B></Todo>.
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</P>
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<Aside>
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||||
Solitamente trattano la <B>velocità di indicizzazione</B>, la <B>velocità di ricerca</B>, l'efficacia del <B>query language</B>, l'<B>user interface</B>, il <B>prezzo</B>...
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</Aside>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"A cosa serve?"}>
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<P>
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Per vedere <B>quanto funziona bene</B> un sistema di <IR/>!
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</P>
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<Aside>
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Solitamente, la misura più importante è la <B>soddisfazione dell'utente</B>, che generalmente coincide con la <B>rilevanza dei risultati di ricerca</B>.
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</Aside>
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</TitleBox>
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</TitleSplit>
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<TitleBox title={"Benchmark"}>
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<P>
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||||
Per ottenere delle metriche, solitamente si preparano in anticipo delle <B>query</B> dette <I>benchmark</I> delle quali si è <B>già a conoscenza dei documenti rilevanti</B>.
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</P>
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<Aside>
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||||
I documenti rilevanti possono essere selezionati a mano, o ricavati dai dati di utilizzo degli utenti (link cliccati o ignorati).
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</Aside>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Metriche comuni"}>
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<P>
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||||
Le due metriche usate più di frequente per misurare l'utilità dei risultati sono <B><I>recall</I></B> e <B><I>precision</I></B>.
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</P>
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<Split>
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<TitleBox title={"Recall"}>
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<P>
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||||
Misura <B>quanti documenti rilevanti sono stati <I>richiamati</I></B> dalla collezione:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`Recall = \\frac{size(A \\cap R)}{size(R)}`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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||||
<TitleBox title={"Precision"}>
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<P>
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||||
Misura <B>quanti documenti richiamati sono rilevanti</B>:
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</P>
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||||
<B><LatexMath block={true}>{`Precision = \\frac{size(A \\cap R)}{size(A)}`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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</Split>
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<Aside>
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||||
Generalmente, recall e precision sono <B>inversamente proporzionali</B>!
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</Aside>
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</TitleBox>
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||||
<TitleBox title={"Curve di richiamo"}>
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<P>
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||||
Visto che la maggior parte dei modelli IR ordinano i risultati, è possibile decidere di configurarli in maniera tale che <B>richiamino una percentile dei risultati</B>, e <B>misurare la precisione</B> a quella percentile, creando una curva dai risultati alle varie percentili.
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</P>
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<Split>
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||||
<TitleBox title={"Curva standard"}>
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<P>
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||||
Confronta la <B>precisione</B> a varie <B>percentili di richiamo</B>.
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</P>
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<Aside>
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<P>
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||||
Ad esempio:
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</P>
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<Aside>
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<Table>
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||||
<thead>
|
||||
<tr>
|
||||
<th>Richiamo</th>
|
||||
<th>Precisione</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>10%</td>
|
||||
<td>0.9</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>20%</td>
|
||||
<td>0.6</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>30%</td>
|
||||
<td>0.1</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>...</td>
|
||||
<td>...</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>100%</td>
|
||||
<td>0.02</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</Table>
|
||||
</Aside>
|
||||
</Aside>
|
||||
<Aside>
|
||||
Generalmente si usa il <B>10% come step della scala</B>, calcolando dunque la precisione al 10% di richiamo, la precisione al 20% di richiamo, la precisione al 30% di richiamo e così via.
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||||
</Aside>
|
||||
</TitleBox>
|
||||
<TitleBox title={"Curva interpolata"}>
|
||||
<P>
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||||
Confronta la <B>precisione massima</B> di tutte le percentili di richiamo <B>maggiori o uguali a quella corrente</B>.
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||||
</P>
|
||||
<Aside>
|
||||
<P>
|
||||
Ad esempio:
|
||||
</P>
|
||||
<Aside>
|
||||
<Table>
|
||||
<thead>
|
||||
<tr>
|
||||
<th>Richiamo</th>
|
||||
<th>Precisione</th>
|
||||
<th>Interpolata</th>
|
||||
</tr>
|
||||
</thead>
|
||||
<tbody>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>10%</td>
|
||||
<td>0.9</td>
|
||||
<td>0.9</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>20%</td>
|
||||
<td>0.4</td>
|
||||
<td><B>0.5</B></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>30%</td>
|
||||
<td>0.3</td>
|
||||
<td><B>0.5</B></td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>40%</td>
|
||||
<td>0.5</td>
|
||||
<td>0.5</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>...</td>
|
||||
<td>...</td>
|
||||
<td>...</td>
|
||||
</tr>
|
||||
<tr>
|
||||
<td>100%</td>
|
||||
<td>0.02</td>
|
||||
<td>0.02</td>
|
||||
</tr>
|
||||
</tbody>
|
||||
</Table>
|
||||
</Aside>
|
||||
</Aside>
|
||||
<Aside>
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||||
È una curva <B>monotona decrescente</B>.
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</Aside>
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</TitleBox>
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||||
<TitleBox title={"Curva media"}>
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<P>
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||||
Se si hanno <B>più benchmark</B>, si può effettuare la <B>media</B> tra i benchmark dei valori sulle curve di richiamo, ottenendo così una <B><I>curva di precisione media</I></B>.
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||||
</P>
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||||
<Aside>
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||||
Attenzione: effettuando questa procedura si <B>nascondono problemi</B> che il modello potrebbe avere con <B>tipi specifici di query</B>!
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</Aside>
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</TitleBox>
|
||||
</Split>
|
||||
</TitleBox>
|
||||
<TitleBox title={"Metriche scalari"}>
|
||||
<P>
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||||
|
||||
</P>
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||||
</TitleBox>
|
||||
</Page>
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||||
)
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}
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