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@ -75,12 +75,15 @@ export default function () {
Come il modello classico, ignora l'ordine delle parole.
</p>
</Panel>
<Panel title={"Modello probabilistico"} color={BoxColors.YELLOW}>
<Panel title={"Modello probabilistico"}>
<p>
<b>Modello IR</b> che effettua il ranking in base alla <b>probabilità</b> che un documento sia rilevante.
<b>Modello IR</b> che effettua il ranking in base alla <b>probabilità</b> di comparsa dei termini della query nei documenti.
</p>
<p>
<i>To be continued...</i>
Si basa sul calcolare un peso <ILatex>{r`c_i`}</ILatex> per ogni termine della query. Quest'ultimo diventa più grande se il termine <b>compare in documenti rilevanti</b>, e più piccolo se compare in documenti irrilevanti. Se il termine compare in ugual modo in entrambi, allora esso varrà <ILatex>{r`0`}</ILatex>.
</p>
<p>
<i>Ci sarebbe una dimostrazione complessa che ho omesso per brevità.</i>
</p>
</Panel>
<Panel title={"Modello fuzzy"}>
@ -101,9 +104,15 @@ export default function () {
\end{cases}
`}</PLatex>
</Panel>
<Panel title={"Modello BM25"} color={BoxColors.YELLOW}>
<Panel title={"Modello BM25"}>
<p>
<i>Non ho seriamente capito.</i>
<b>Modello IR</b> simile ai modelli classici che però tiene conto anche della <b>frequenza dei termini</b> nei documenti e della <b>lunghezza dei documenti</b>.
</p>
<p>
Permette anche di tenere in considerazione la frequenza dei termini <b>nella query</b>, nel caso essa sia molto lunga.
</p>
<p>
<i>Ci sono formule che ho omesso per brevità.</i>
</p>
</Panel>
</Section>

View file

@ -0,0 +1,65 @@
import {Fragment} from "preact";
import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from "bluelib";
import Example from "../../components/Example";
import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
const r = String.raw;
export default function () {
return (
<Fragment>
<Section title={"Parametri di valutazione"}>
<Panel title={"Richiamo"}>
<p>
La <b>frazione dei documenti rilevanti totali restituita</b>:
</p>
<PLatex>{r`
\frac{R \cap A}{R}
`}</PLatex>
</Panel>
<Panel title={"Precisione"}>
<p>
La <b>frazione dei documenti restituiti che sono rilevanti</b>:
</p>
<PLatex>{r`
\frac{R \cap A}{A}
`}</PLatex>
</Panel>
</Section>
<Section title={"Valutazione dei modelli"}>
<Panel title={"Come funziona?"}>
<p>
Si effettuano <i>test</i> e si valutano precisione e richiamo ottenuti.
</p>
<aside>
<u>Test</u>: verifica di un programma in cui l'output corretto è conosciuto a priori.
</aside>
<p>
Il modello IR ideale ha valori di richiamo e precisione di 1, ma nella realtà questi valori tendono ad essere <b>inversamente proporzionali</b>.
</p>
</Panel>
<Panel title={"Misura a livelli di richiamo fissi"}>
<p>
Si fissano un certo numero di livelli di richiamo desiderati e si misura la precisione che ha il modello in quei punti, creando una <i>curva di richiamo standard</i>.
</p>
<p>
È possibile ottenere una <i>curva di richiamo interpolata</i> prendendo per ogni punto il valore di massima precisione tra esso e i punti precedenti.
</p>
<Example>
Interpolata mi sembra un termine orribile... Non sarebbe molto meglio <b>monotonica</b>?
</Example>
</Panel>
<Panel title={"Media o valore singolo?"}>
<p>
È possibile misurare la <i>curva di richiamo media</i> effettuando la media su più query dei vari valori, e la <i>curva di richiamo a valore singolo</i> effettuando una query sola.
</p>
<p>
Sono entrambe importanti per effettuare una valutazione, perchè la curva media potrebbe <b>mascherare problemi di specifiche query</b> nei modelli.
</p>
</Panel>
</Section>
<ToBeContinued/>
</Fragment>
)
}

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@ -8,6 +8,7 @@ import InformationContent from "./06_InformationContent";
import AnalisiLessicale from "./07_AnalisiLessicale";
import Indexing from "./08_Indexing";
import Modeling from "./09_Modeling";
import Evaluation from "./10_Evaluation";
export default function () {
@ -24,6 +25,7 @@ export default function () {
<AnalisiLessicale/>
<Indexing/>
<Modeling/>
<Evaluation/>
</div>
)
}