Add part of evaluation

src/routes/GestioneDellInformazione/09_Modeling.js

@@ -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>

src/routes/GestioneDellInformazione/10_Evaluation.js

@@ -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>
+    )
+}

src/routes/GestioneDellInformazione/index.js

@@ -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>
     )
 }