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d4d2e30ff5
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@ -75,12 +75,15 @@ export default function () {
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Come il modello classico, ignora l'ordine delle parole.
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</p>
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</Panel>
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<Panel title={"Modello probabilistico"} color={BoxColors.YELLOW}>
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<Panel title={"Modello probabilistico"}>
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<p>
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<b>Modello IR</b> che effettua il ranking in base alla <b>probabilità</b> che un documento sia rilevante.
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<b>Modello IR</b> che effettua il ranking in base alla <b>probabilità</b> di comparsa dei termini della query nei documenti.
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</p>
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<p>
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<i>To be continued...</i>
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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>.
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</p>
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<p>
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<i>Ci sarebbe una dimostrazione complessa che ho omesso per brevità.</i>
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</p>
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</Panel>
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<Panel title={"Modello fuzzy"}>
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@ -101,9 +104,15 @@ export default function () {
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\end{cases}
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`}</PLatex>
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</Panel>
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<Panel title={"Modello BM25"} color={BoxColors.YELLOW}>
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<Panel title={"Modello BM25"}>
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<p>
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<i>Non ho seriamente capito.</i>
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<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>.
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</p>
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<p>
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Permette anche di tenere in considerazione la frequenza dei termini <b>nella query</b>, nel caso essa sia molto lunga.
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</p>
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<p>
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<i>Ci sono formule che ho omesso per brevità.</i>
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</p>
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</Panel>
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</Section>
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65
src/routes/GestioneDellInformazione/10_Evaluation.js
Normal file
65
src/routes/GestioneDellInformazione/10_Evaluation.js
Normal file
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@ -0,0 +1,65 @@
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import {Fragment} from "preact";
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import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from "bluelib";
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import Example from "../../components/Example";
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import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
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const r = String.raw;
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export default function () {
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return (
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<Fragment>
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<Section title={"Parametri di valutazione"}>
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<Panel title={"Richiamo"}>
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<p>
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La <b>frazione dei documenti rilevanti totali restituita</b>:
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</p>
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<PLatex>{r`
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\frac{R \cap A}{R}
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`}</PLatex>
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</Panel>
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<Panel title={"Precisione"}>
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<p>
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La <b>frazione dei documenti restituiti che sono rilevanti</b>:
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</p>
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<PLatex>{r`
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\frac{R \cap A}{A}
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`}</PLatex>
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</Panel>
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</Section>
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<Section title={"Valutazione dei modelli"}>
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<Panel title={"Come funziona?"}>
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<p>
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Si effettuano <i>test</i> e si valutano precisione e richiamo ottenuti.
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</p>
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<aside>
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<u>Test</u>: verifica di un programma in cui l'output corretto è conosciuto a priori.
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</aside>
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<p>
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Il modello IR ideale ha valori di richiamo e precisione di 1, ma nella realtà questi valori tendono ad essere <b>inversamente proporzionali</b>.
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</p>
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</Panel>
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<Panel title={"Misura a livelli di richiamo fissi"}>
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<p>
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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>.
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</p>
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<p>
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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.
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</p>
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<Example>
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Interpolata mi sembra un termine orribile... Non sarebbe molto meglio <b>monotonica</b>?
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</Example>
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</Panel>
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<Panel title={"Media o valore singolo?"}>
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<p>
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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.
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</p>
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<p>
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Sono entrambe importanti per effettuare una valutazione, perchè la curva media potrebbe <b>mascherare problemi di specifiche query</b> nei modelli.
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</p>
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</Panel>
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</Section>
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<ToBeContinued/>
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</Fragment>
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)
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}
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@ -8,6 +8,7 @@ import InformationContent from "./06_InformationContent";
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import AnalisiLessicale from "./07_AnalisiLessicale";
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import Indexing from "./08_Indexing";
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import Modeling from "./09_Modeling";
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import Evaluation from "./10_Evaluation";
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export default function () {
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@ -24,6 +25,7 @@ export default function () {
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<AnalisiLessicale/>
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<Indexing/>
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<Modeling/>
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<Evaluation/>
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</div>
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)
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}
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