diff --git a/src/routes/Gestinfo/index.js b/src/routes/Gestinfo/index.js index 63c163d..8ad10fa 100644 --- a/src/routes/Gestinfo/index.js +++ b/src/routes/Gestinfo/index.js @@ -19,6 +19,8 @@ import TFIDF from "./abbr/TFIDF"; import RSV from "./abbr/RSV"; import useSubtitle from "../../hooks/useSubtitle"; +const r = String.raw + export default function Gestinfo() { useSubtitle("Gestione dell'informazione"); @@ -726,7 +728,7 @@ export default function Gestinfo() { Profilazione sistemi }>

- Misurazioni che vengono effettuate sui sistemi di , dette metriche. + Misurazioni che vengono effettuate sui sistemi di .

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- Visto che la maggior parte dei modelli IR ordinano i risultati, è possibile decidere di configurarli in maniera tale che richiamino una percentile dei risultati, e misurare la precisione a quella percentile, creando una curva dai risultati alle varie percentili. -

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- Confronta la precisione a varie percentili di richiamo. + La precisione di una query che richiama {`R`} elementi. +

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+ Il richiamo di una query con precisione {`R`}. +

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+ Curva che associa percentili di richiamo ai corrispondenti valori di R-Precision.

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- Confronta la precisione massima di tutte le percentili di richiamo maggiori o uguali a quella corrente. + È detta naturale se include un punto per ogni documento richiamato. +

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+ È detta standard se usa le percentuali da 10% a 100% come punti. +

+ + +

+ Mostra il valore massimo di precisione per valori di richiamo maggiori o uguali a quelli del punto.

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- Se si hanno più benchmark, si può effettuare la media tra i benchmark dei valori sulle curve di richiamo, ottenendo così una curva di precisione media. -

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- + Esistono misure che riassumono i risultati di più benchmark in una sola.

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+ Se si hanno più benchmark, corrispondenti a più curve di richiamo, si possono ottenere le medie dei valori ai vari livelli, ottenendo così una curva di precisione media. +

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+ La media di tutti i livelli di precisione media. +

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+ Misura che combina richiamo e precisione in un singolo valore: +

+ {r` + F = \frac{2}{\frac{1}{Recall} + \frac{1}{Precision}} = 2 \cdot \frac{Recall \cdot Precision}{Recall + Precision} + `} + + +

+ Complemento della media armonica configurabile che permette di selezionare se dare priorità {`b`} alla precisione ({`b > 1`}) oppure al richiamo ({`b < 1`}): +

+ {r` + E = 1 - \frac{1 + b^2}{\frac{b^2}{Recall} + \frac{1}{Precision}} + `} + + + + + +

+ Misura che attribuisce guadagni decrescenti in base alla precisione di ogni documento richiamato. +

+ + + +

+ Variante del Discounted Cumulative Gain che divide il punteggio finale per il valore perfetto ottenibile. +

+ + + + + + +

+ Il modo in cui i risultati vengono visualizzati all'utente. +

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+ Permettere all'utente di vedere velocemente tutti i risultati e di scegliere il risultato a lui più utile. +

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+ Il motore di ricerca web mostra all'utente un elenco di collegamenti ai documenti richiamati. +

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+ Solitamente include alcuni dati del documento, come titolo, sommario e url. +

+ +

+ Un breve riassunto del contenuto del documento richiamato. +

+ + +

+ Un sommario i cui contenuti dipendono solo dal documento, e non dalla query immessa. +

+ + + +

+ Un sommario che varia da query a query, evidenziando le parti rilevanti del documento. +

+ + + + )