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7c099f469f
GPG key ID:
6965406171929D01
4 changed files with 100 additions and 79 deletions
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@ -1,3 +1,3 @@
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.titlesplit {
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margin-top: 20px;
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margin-top: 80px;
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}
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@ -1,11 +1,10 @@
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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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import {LatexMath, Help} from "bluelib/lib/components";
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export default function IDF() {
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return (
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<Help text={"Inverse document frequency, metodo di calcolare i pesi che si basa sul logaritmo inverso della document frequency."}>idf</Help>
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<Help text={"Inverse document frequency, quanto un termine è raro all'interno della collezione di documenti"}><LatexMath>{`idf`}</LatexMath></Help>
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)
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}
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@ -1,11 +1,10 @@
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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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import {LatexMath, Help} from "bluelib/lib/components";
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export default function TF() {
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return (
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<Help text={"Term frequency, La frequenza di un termine in un documento."}>tf</Help>
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<Help text={"Term frequency, quanto un termine è frequente nel singolo documento"}><LatexMath>{`tf`}</LatexMath></Help>
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)
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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, 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} 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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@ -17,6 +17,7 @@ import Predicato from "./abbr/Predicato";
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import Todo from "../../components/Todo";
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import IDF from "./abbr/IDF";
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import TF from "./abbr/TF";
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import TFIDF from "./abbr/TFIDF";
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export default function Gestinfo() {
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@ -70,6 +71,9 @@ export default function Gestinfo() {
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<Aside>
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Il web crawler più famoso è <Anchor href={"https://it.wikipedia.org/wiki/Googlebot"}>Googlebot</Anchor>, che visita ricorsivamente tutti i collegamenti presenti su ogni pagina.
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</Aside>
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<P>
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||||
Un insieme di documenti è detto <B><I>collezione</I></B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Query"}>
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<P>
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@ -342,7 +346,21 @@ export default function Gestinfo() {
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<Aside>
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Solitamente viene usata nei modelli di <IR/> vettoriali, descritti in seguito.
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</Aside>
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<Todo>
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Forse dovrei scrivere la formula "completa".
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</Todo>
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</TitleBox>
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<Aside>
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<P>
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Altre misure di similitudine vettoriale sono:
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</P>
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<ul>
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<LI>La <Anchor href={"https://it.wikipedia.org/wiki/Distanza_euclidea"}>distanza euclidea</Anchor></LI>
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<LI>Il <Anchor href={"https://en.wikipedia.org/wiki/S%C3%B8rensen%E2%80%93Dice_coefficient"}>Sørensen–Dice coefficient</Anchor></LI>
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<LI>Il <Anchor href={"https://en.wikipedia.org/wiki/Jaccard_index"}>Jaccard Index</Anchor></LI>
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||||
<LI>La <Anchor href={"https://it.wikipedia.org/wiki/Distanza_di_Minkowski"}>distanza di Minkowski</Anchor></LI>
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</ul>
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</Aside>
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</TitleBox>
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</Split>
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<TitleSplit title={"Indici"}>
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@ -553,7 +571,6 @@ export default function Gestinfo() {
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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={"Modelli classici"}>
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<P>
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Rappresentano la query come un <B>insieme di index term</B>, e assegnano le rilevanze confrontando l'insieme con gli index term dei documenti.
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@ -562,26 +579,22 @@ export default function Gestinfo() {
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Sono usati solitamente dai motori di ricerca web.
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</Aside>
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<P>
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||||
Ad ogni <B>index term del documento</B> viene assegnato un <B><I>peso</I></B> in base alla sua rilevanza nella query.
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Ad ogni index term del documento viene <B>indipendentemente</B> assegnato un <B><I>peso</I></B> in base alla sua rilevanza nella query.
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</P>
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<p>
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Essendo i pesi <B>indipendenti</B> uno dall'altro, è possibile raggiungere un <B><Color value={"lime"}>elevato parallelismo</Color></B> nel loro calcolo; viene però <B><Color value={"red"}>ignorato l'ordine delle parole</Color></B> nella query e nei documenti.
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</p>
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</TitleBox>
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<Split>
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<TitleBox title={"Modello booleano"}>
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<P>
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Rappresenta la query come un <B><Predicato/> <I>booleano</I></B>, e valutandolo su ogni documento trova la rilevanza:
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<B>Modello classico</B> che rappresenta la query come un <B><Predicato/> <I>booleano</I></B>, e genera la rilevanza valutandolo su ogni documento:
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</P>
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<ul>
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<LI><B><code>1</code></B> se il <Predicato/> è <B>vero</B></LI>
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<LI><B><code>0</code></B> se il <Predicato/> è <B>falso</B></LI>
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</ul>
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<P>
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È <B><Color value={"lime"}>semplice da implementare</Color></B> e <B><Color value={"lime"}>specifico</Color></B>, ma <B><Color value={"red"}>poco user-friendly</Color></B> e <B><Color value={"red"}>non permette di ordinare i documenti</Color></B>.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Modello fuzzy"}>
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<P>
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Permette ai documenti di <B>soddisfare parzialmente</B> il <Predicato/>:
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Variante del <B>modello booleano</B> che permette ai documenti di <B>soddisfare parzialmente</B> il <Predicato/>:
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</P>
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<ul>
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<LI><B><code>1.00</code></B> se il <Predicato/> è <B>vero</B></LI>
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@ -596,53 +609,63 @@ export default function Gestinfo() {
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<LI><U><code>OR</code></U>: <B><LatexMath>{`min( x_{A},\\ x_{B} )`}</LatexMath></B></LI>
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<LI><U><code>NOT</code></U>: <B><LatexMath>{`1 - x_{A}`}</LatexMath></B></LI>
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</ul>
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<P>
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A differenza del modello booleano standard, quello fuzzy <B><Color value={"lime"}>funziona bene con documenti vaghi</Color></B>, ma rimane <B><Color value={"red"}>poco user-friendly</Color></B>.
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</P>
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</TitleBox>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Modello vettoriale"}>
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<P>
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Rappresenta tutto come <B>vettori multidimensionali</B>, in cui ogni <B>dimensione</B> rappresenta una <B>caratteristica</B>.
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</P>
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<P>
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Per ogni token, che sia di un documento o di una query, viene selezionato un <B>peso non-negativo per ogni dimensione</B>, in base a quanto il token <B>presenta quella caratteristica</B>.
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</P>
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<TitleBox title={<span>Pesi <TF/></span>}>
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<P>
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Si basano sulla frequenza di un token in un documento.
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</P>
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<P>
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Si possono calcolare in tre modi diversi:
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</P>
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<ul>
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<LI>
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<U>Frequenza</U>:
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<B><LatexMath block={true}>{`tf = \\frac{occorrenze}{totale}`}</LatexMath></B>
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</LI>
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<LI>
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<U>Frequenza normalizzata</U>:
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<B><LatexMath block={true}>{`tf = \\frac{frequenza\\ del\\ termine}{frequenza\\ massima}`}</LatexMath></B>
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</LI>
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<LI>
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<U>Frequenza logaritmica</U>: <Todo>Perchè non viene visualizzata?</Todo>
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<B><LatexMath block={true}>{`tf =
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\\begin{cases}
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0 \\qquad se\\ frequenza = 0\\
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1 + \\log_{10} \\left( frequenza \\right) \\qquad altrimenti
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\\end{cases}
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`}</LatexMath></B>
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</LI>
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</ul>
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</TitleBox>
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<P>
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Il vettore query e i vettori documenti vengono poi confrontati attraverso <B><I>misure di similitudine vettoriale</I></B>, ottenendo come risultato la rilevanza dei documenti.
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</P>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={"Modello probabilistico"}>
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</TitleBox>
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</Split>
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<Split>
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<TitleBox title={"Modello vettoriale"}>
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<P>
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Modello classico che rappresenta il vocabolario come uno <B>spazio vettoriale</B>, in cui ogni dimensione rappresenta un token.
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</P>
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<P>
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Ogni documento viene rappresentato come un <B>vettore</B>, i cui valori sono <B>pesi</B> assegnati in base a quanto il token è signficativo all'interno del documento.
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</P>
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<Aside>
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Il metodo più comunemente usato per assegnare i pesi è il <TFIDF/>, descritto successivamente.
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</Aside>
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<P>
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Le query vengono anch'esse trasformate in vettori, e le rilevanze vengono ottenute dalla <B>similitudine vettoriale</B> tra i vettore query e i vettori documenti.
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</P>
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<Aside>
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||||
La matrice della collezione è estremamente sparsa: viene implementata <B>per colonne</B> attraverso un <B>inverted index</B>.
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</Aside>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={<span>Peso <TFIDF/></span>}>
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<P>
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Un metodo di assegnamento peso che si basa sul <B>prodotto</B> dei fattori <B><TF/></B> e <B><IDF/></B>:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`w = tf_{norm} \\cdot idf_{log}`}</LatexMath></B>
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<Split>
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<TitleBox title={<span><TF/>: Term frequency</span>}>
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<P>
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Misura quanto un token è <B>frequente</B> nel <B>singolo documento</B>:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`tf = \\frac{occorrenze}{totale\\ token}`}</LatexMath></B>
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<P>
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Nella formula principale, viene <B>normalizzato</B> dividendolo per il <TF/> più alto del documento, limitandolo così a valori tra 0 e 1:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`tf_{norm} = \\frac{tf}{\\max\\ tf_d}`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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<TitleBox title={<span><IDF/>: Inverse document freq.</span>}>
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<P>
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Misura quanto un token è <B>raro</B> nella <B>collezione di documenti</B>:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`idf = \\frac{documenti\\ con\\ occ.}{totale\\ documenti}`}</LatexMath></B>
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<P>
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Nella formula principale, viene <B>logaritmizzato</B>, al fine di ridurre significativamente il suo impatto:
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</P>
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<B><LatexMath block={true}>{`idf_{log} = \\log(idf)`}</LatexMath></B>
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</TitleBox>
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</Split>
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</TitleBox>
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</Split>
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<Split>
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<TitleBox title={"Modello probabilistico"}>
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<P>
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Modello classico che ordina i documenti in base alla loro <B>probabilità di rilevanza</B>.
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</P>
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<P>
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<Todo>Da finire!</Todo>
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</P>
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</TitleBox>
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</Split>
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</Page>
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