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<!DOCTYPE html><html lang="it"><head><meta charset="utf-8"><title>appuntiweb</title><meta content="width=device-width,initial-scale=1" name="viewport"><meta property="og:image" content="/assets/opengraph.png"><link href="/src/assets/favicon.ico" rel="icon" type="image/x-icon"><link href="/src/assets/favicon.ico" rel="shortcut icon" type="image/x-icon"><style>body{background-color:#0d193b}</style><link rel="manifest" href="/manifest.json"><link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico"><link href="/bundle.aa383.css" rel="preload" as="style"><noscript><link rel="stylesheet" href="/bundle.aa383.css"></noscript><script>function $loadcss(u,m,l){(l=document.createElement('link')).rel='stylesheet';l.href=u;document.head.appendChild(l)}$loadcss("/bundle.aa383.css")</script></head><body><script type="__PREACT_CLI_DATA__">%7B%22preRenderData%22:%7B%22url%22:%22/%22%7D%7D</script><script nomodule="">!function(){var e=document,t=e.createElement("script");if(!("noModule"in t)&&"onbeforeload"in t){var n=!1;e.addEventListener("beforeload",function(e){if(e.target===t)n=!0;else if(!e.target.hasAttribute("nomodule")||!n)return;e.preventDefault()},!0),t.type="module",t.src=".",e.head.appendChild(t),t.remove()}}();</script><script crossorigin="anonymous" src="/bundle.ab2a1.esm.js" type="module"></script><script nomodule="" src="/polyfills.44e61.js"></script><script nomodule="" defer="defer" src="/bundle.86fdd.js"></script></body></html>
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<!DOCTYPE html><html lang="it"><head><meta charset="utf-8"><title>appuntiweb</title><meta content="width=device-width,initial-scale=1" name="viewport"><meta property="og:image" content="/assets/opengraph.png"><link href="/src/assets/favicon.ico" rel="icon" type="image/x-icon"><link href="/src/assets/favicon.ico" rel="shortcut icon" type="image/x-icon"><style>body{background-color:#0d193b}</style><link rel="manifest" href="/manifest.json"><link rel="shortcut icon" href="/favicon.ico"><link href="/bundle.aa383.css" rel="preload" as="style"><noscript><link rel="stylesheet" href="/bundle.aa383.css"></noscript><script>function $loadcss(u,m,l){(l=document.createElement('link')).rel='stylesheet';l.href=u;document.head.appendChild(l)}$loadcss("/bundle.aa383.css")</script></head><body><script type="__PREACT_CLI_DATA__">%7B%22preRenderData%22:%7B%22url%22:%22/%22%7D%7D</script><script nomodule="">!function(){var e=document,t=e.createElement("script");if(!("noModule"in t)&&"onbeforeload"in t){var n=!1;e.addEventListener("beforeload",function(e){if(e.target===t)n=!0;else if(!e.target.hasAttribute("nomodule")||!n)return;e.preventDefault()},!0),t.type="module",t.src=".",e.head.appendChild(t),t.remove()}}();</script><script crossorigin="anonymous" src="/bundle.8914a.esm.js" type="module"></script><script nomodule="" src="/polyfills.fcf38.js"></script><script nomodule="" defer="defer" src="/bundle.b48aa.js"></script></body></html>
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{"/":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1}},"/AlgoritmiEStruttureDati":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-AlgoritmiEStruttureDati.chunk.382e2.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/ApprendimentoSistemiArtificiali":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.5f370.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.56f6a.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/BasiDiDati":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-BasiDiDati.chunk.0c740.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-BasiDiDati.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/CalcoloNumerico":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-CalcoloNumerico.chunk.02917.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-CalcoloNumerico.chunk.c7ecd.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Fisica":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Fisica.chunk.0025f.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Fisica.chunk.ed9a8.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/GestioneDellInformazione":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-GestioneDellInformazione.chunk.41add.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-GestioneDellInformazione.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Home":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Home.chunk.ab68a.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Home.chunk.b342d.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/LinguaggiDinamici":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-LinguaggiDinamici.chunk.0aab1.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/MingwInstall":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-MingwInstall.chunk.fba30.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/NetLogo":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-NetLogo.chunk.19a04.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-NetLogo.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/OttimizzazioneLineare":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-OttimizzazioneLineare.chunk.e7c42.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-OttimizzazioneLineare.chunk.a6d86.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/ProtocolliDiRete":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-ProtocolliDiRete.chunk.42519.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/RipassoDiAlgebraLineare":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-RipassoDiAlgebraLineare.chunk.847a5.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-RipassoDiAlgebraLineare.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Statistica":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Statistica.chunk.59671.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Statistica.chunk.9d494.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/VlDiGeometria":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.ab2a1.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-VlDiGeometria.chunk.ba9ee.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}}}
|
{"/":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1}},"/AlgoritmiEStruttureDati":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-AlgoritmiEStruttureDati.chunk.382e2.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/ApprendimentoSistemiArtificiali":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.5f370.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-ApprendimentoSistemiArtificiali.chunk.56f6a.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/BasiDiDati":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-BasiDiDati.chunk.0c740.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-BasiDiDati.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/CalcoloNumerico":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-CalcoloNumerico.chunk.02917.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-CalcoloNumerico.chunk.c7ecd.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Fisica":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Fisica.chunk.0025f.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Fisica.chunk.ed9a8.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/GestioneDellInformazione":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-GestioneDellInformazione.chunk.4f09e.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-GestioneDellInformazione.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Home":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Home.chunk.ab68a.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Home.chunk.b342d.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/LinguaggiDinamici":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-LinguaggiDinamici.chunk.0aab1.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/MingwInstall":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-MingwInstall.chunk.fba30.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/NetLogo":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-NetLogo.chunk.19a04.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-NetLogo.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/OttimizzazioneLineare":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-OttimizzazioneLineare.chunk.e7c42.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-OttimizzazioneLineare.chunk.a6d86.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/ProtocolliDiRete":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-ProtocolliDiRete.chunk.42519.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}},"/RipassoDiAlgebraLineare":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-RipassoDiAlgebraLineare.chunk.847a5.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-RipassoDiAlgebraLineare.chunk.1d0a7.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/Statistica":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-Statistica.chunk.59671.esm.js":{"type":"script","weight":0.9},"route-Statistica.chunk.9d494.css":{"type":"style","weight":0.9}},"/VlDiGeometria":{"bundle.aa383.css":{"type":"style","weight":1},"bundle.8914a.esm.js":{"type":"script","weight":1},"route-VlDiGeometria.chunk.ba9ee.esm.js":{"type":"script","weight":0.9}}}
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{
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{
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"name": "appuntiweb",
|
"name": "appuntiweb",
|
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"version": "0.10.4",
|
"version": "0.10.5",
|
||||||
"license": "AGPL-3.0-or-later",
|
"license": "AGPL-3.0-or-later",
|
||||||
"private": false,
|
"private": false,
|
||||||
"repository": "https://github.com/Steffo99/appuntiweb",
|
"repository": "https://github.com/Steffo99/appuntiweb",
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@ -21,6 +21,14 @@ export default function (props) {
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Un'applicazione che effettua IR si chiama <b>motore di ricerca</b>.
|
Un'applicazione che effettua IR si chiama <b>motore di ricerca</b>.
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</p>
|
</p>
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</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Documenti"}>
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<p>
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|
<b>Raggruppamenti di informazioni</b> che possono avere <b>varie forme</b>.
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</p>
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<Example>
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||||||
|
Potrebbe essere un documento un file, oppure un gruppo di informazioni contenute in quel file (email, slides)...
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</Example>
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</Panel>
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</Section>
|
</Section>
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</Fragment>
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</Fragment>
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)
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)
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@ -1,6 +1,7 @@
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import {Fragment} from "preact";
|
import {Fragment} from "preact";
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import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from "bluelib";
|
import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from "bluelib";
|
||||||
import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
|
import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
|
||||||
|
import Example from "../../components/Example";
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const r = String.raw;
|
const r = String.raw;
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@ -34,6 +35,12 @@ export default function () {
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||||||
<p>
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<p>
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||||||
Esse solitamente sono gli <b>articoli</b> e le <b>preposizioni</b>.
|
Esse solitamente sono gli <b>articoli</b> e le <b>preposizioni</b>.
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</p>
|
</p>
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||||||
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<p>
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||||||
|
Con l'avanzare degli anni, le stopwords hanno iniziato a <b>diminuire</b> sempre di più.
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</p>
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<Example>
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|
I motori di ricerca moderni non usano nessuna stopword.
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|
</Example>
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</Panel>
|
</Panel>
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<Panel title={"3. Stemming dei token"}>
|
<Panel title={"3. Stemming dei token"}>
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||||||
<p>
|
<p>
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||||||
|
|
@ -43,7 +50,15 @@ export default function () {
|
||||||
Converte i <b>plurali in singolari</b>, <b>passati ai presenti</b>, e così via.
|
Converte i <b>plurali in singolari</b>, <b>passati ai presenti</b>, e così via.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
<Panel title={"4. Selezione degli index term"}>
|
<Panel title={"4. Normalizzazione dei token"}>
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|
<p>
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||||||
|
Passo che <b>rimuove i caratteri speciali</b> contenuti nei token.
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||||||
|
</p>
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<p>
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||||||
|
Duplica le parole separate da trattino nella versione con spazio e senza spazio, rimuove gli accenti non significativi, etc.
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|
</p>
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</Panel>
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||||||
|
<Panel title={"5. Selezione degli index term"}>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Passo che <b>seleziona i termini più importanti</b> della lista.
|
Passo che <b>seleziona i termini più importanti</b> della lista.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
|
|
@ -57,7 +72,7 @@ export default function () {
|
||||||
<u>Tagger</u>: preciso ma poco dettagliato, effettua solo l'analisi logica.
|
<u>Tagger</u>: preciso ma poco dettagliato, effettua solo l'analisi logica.
|
||||||
</aside>
|
</aside>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
<Panel title={"5. Categorizzazione"}>
|
<Panel title={"6. Categorizzazione"}>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Passo che <b>classifica</b> il documento in una o più <b>categorie</b> del <i>thesaurus</i>.
|
Passo che <b>classifica</b> il documento in una o più <b>categorie</b> del <i>thesaurus</i>.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -18,73 +18,97 @@ export default function () {
|
||||||
<u>Testo semi-statico</u>: un testo che viene aggiornato raramente.
|
<u>Testo semi-statico</u>: un testo che viene aggiornato raramente.
|
||||||
</aside>
|
</aside>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Si crea un <i>vocabolario</i> dall'<b>insieme dei token</b>, e ad ogni <b>token</b> del vocabolario si associa una <b>lista di tutte le sue occorrenze</b> (<i>posting list</i>).
|
Si crea un <i>vocabolario</i> dall'<b>insieme dei token</b>, e ad ogni <b>token</b> del vocabolario si associa una <b>lista ordinata di tutte le sue occorrenze</b> (<i>posting list</i>).
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
L'efficacia ed efficienza dell'indice dipendono dalle <i>strutture di indicizzazione</i> utilizzate per serializzarlo.
|
L'efficacia ed efficienza dell'indice dipendono dalle <i>strutture di indicizzazione</i> utilizzate per serializzarlo.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
</Section>
|
</Section>
|
||||||
<Section title={"Strutture di indicizzazione"}>
|
<Section>
|
||||||
<Panel title={"Sorted array"}>
|
<Panel title={"Vocabolario"}>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Struttura per rappresentare il vocabolario basata su un <b>array di puntatori</b> alle posting list.
|
<b>Insieme</b> di <b>tutti i token</b> ricercabili.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
<Code>{r`
|
|
||||||
ciao → R1, R15, R123
|
|
||||||
steffo → R1, R14
|
|
||||||
ciano → R1231
|
|
||||||
`}</Code>
|
|
||||||
</Panel>
|
|
||||||
<Panel title={"Trie"}>
|
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Struttura per rappresentare il vocabolario basata su un <b>albero dei prefissi dei token</b>,:
|
Può essere implementato con diverse strutture dati:
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
<ul>
|
<ul>
|
||||||
<li>ogni arco corrisponde a <b>una lettera del prefisso</b>;</li>
|
<li>
|
||||||
<li>ogni foglia corrisponde a <b>un token</b> e contiene un puntatore alla sua <b>posting list</b>.</li>
|
<b>Array ordinato</b>, utilizzando la <b>bisezione</b> per gli accessi;
|
||||||
|
<Code>{r`
|
||||||
|
ciao → R1, R15, R123
|
||||||
|
steffo → R1, R14
|
||||||
|
ciano → R1231
|
||||||
|
`}</Code>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<b>Prefix tree</b> (<i>trie</i>), utilizzando le <b>proprietà degli alberi</b> per gli accessi;
|
||||||
|
<Code>{r`
|
||||||
|
- [root]
|
||||||
|
- c
|
||||||
|
- i
|
||||||
|
- a
|
||||||
|
- o
|
||||||
|
- R1
|
||||||
|
- R15
|
||||||
|
- R123
|
||||||
|
- no
|
||||||
|
- R1231
|
||||||
|
- steffo
|
||||||
|
- R1
|
||||||
|
- R14
|
||||||
|
`}</Code>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<b>Suffix tree</b>, come il prefix tree ma partendo dall'ultima lettera
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<b>B+ tree</b>, utilizzando le <b>proprietà degli alberi B+</b> per gli accessi
|
||||||
|
<Example>
|
||||||
|
<Link href={"https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html"}>Visualizzazione di un B+ tree</Link>
|
||||||
|
</Example>
|
||||||
|
<Example>
|
||||||
|
È la stessa struttura utilizzata dai <BaseLink href={"/basididati"}>database relazionali</BaseLink>.
|
||||||
|
</Example>
|
||||||
|
</li>
|
||||||
|
<li>
|
||||||
|
<b>Dizionario</b>, utilizzando gli <b>hash</b> per gli accessi.
|
||||||
|
</li>
|
||||||
</ul>
|
</ul>
|
||||||
<Code>{r`
|
|
||||||
- [root]
|
|
||||||
- c
|
|
||||||
- i
|
|
||||||
- a
|
|
||||||
- o
|
|
||||||
- R1
|
|
||||||
- R15
|
|
||||||
- R123
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||||||
- no
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||||||
- R1231
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||||||
- steffo
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||||||
- R1
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||||||
- R14
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||||||
`}</Code>
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</Panel>
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||||||
<Panel title={"B+ tree"}>
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<p>
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<p>
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Struttura per rappresentare il vocabolario che <b>occupa più spazio di un albero</b> ma permette di effettuare <b>certe operazioni più velocemente</b>.
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Per permettere <i>pattern-based query</i>, è possibile utilizzare <b>più vocabolari</b> per un singolo documento.
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</p>
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</Panel>
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<Panel title={"Posting list"}>
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<p>
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<b>Insieme</b> di <b>tutte le occorrenze</b> di un determinato token.
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</p>
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<p>
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Viene implementata attraverso una <b>lista ordinata</b> (<i>sorted list</i>).
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</p>
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<p>
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Essendo ordinata, è efficiente <ILatex>{r`O(n + m)`}</ILatex> nelle operazioni di <b>unione</b> e <b>intersezione</b> tra più posting list: si mantiene su ognuna un <b>cursore</b> che avanza quando l'occorrenza a cui punta è stata superata.
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</p>
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<p>
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Non è però efficiente nelle operazioni di <b>negazione</b>.
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</p>
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<p>
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È possibile aggiungere <i>skip pointers</i> alle posting list, in modo da rendere più efficiente l'intersezione.
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</p>
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</p>
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<Example>
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<Link href={"https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html"}>Visualizzazione di un B+ tree</Link>
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</Example>
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<Example>
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||||||
L'abbiamo fatta in <BaseLink href={"/basididati"}>Basi di dati</BaseLink>!
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</Example>
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</Panel>
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</Panel>
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||||||
</Section>
|
</Section>
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||||||
<Section title={"Utilizzo dell'indice"}>
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<Section>
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||||||
<Panel title={"Passi"}>
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<Panel title={"Utilizzo dell'indice"}>
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||||||
<ol>
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||||||
<li><u>Vocabulary search</u>: si cercano <b>individualmente</b> i termini della query nel vocabolario</li>
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||||||
<li><u>Occurences retrieval</u>: si <b>raccolgono le posting list</b> dei vari termini</li>
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||||||
<li><u>Occurences manipulation</u>: si manipolano i dati delle posting list in modo da risolvere le query, restituendo quindi un <b>sottoinsieme delle occorrenze</b></li>
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</ol>
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<p>
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<p>
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||||||
In base alla struttura utilizzata, potrebbe non essere sempre possibile effettuare il terzo passo.
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Per effettuare una ricerca utilizzando l'indice, sono necessari i seguenti passi:
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</p>
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</p>
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<Example>
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<ol>
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||||||
Non è possibile cercare prefissi se è stato utilizzato l'hashing!
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<li>Si <b>cercano</b> individualmente i termini della query nel vocabolario</li>
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||||||
</Example>
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<li>Si <b>accede</b> alle posting list dei vari termini</li>
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||||||
|
<li>Si <b>effettuano</b> operazioni logiche sui dati delle posting list</li>
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||||||
|
<li>Si <b>restituisce</b> il sottoinsieme di token risultante</li>
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||||||
|
</ol>
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||||||
</Panel>
|
</Panel>
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||||||
</Section>
|
</Section>
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||||||
</Fragment>
|
</Fragment>
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||||||
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|
|
||||||
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|
@ -52,7 +52,7 @@ export default function () {
|
||||||
Ha una <b>precisione perfetta</b>, ma richiede query ben preparate e specifiche.
|
Ha una <b>precisione perfetta</b>, ma richiede query ben preparate e specifiche.
|
||||||
</p>
|
</p>
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||||||
<p>
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<p>
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||||||
È anche <b>facile da implementare</b>.
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È anche facile da implementare utilizzando una <b>posting list</b>.
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||||||
</p>
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</p>
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||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
<Panel title={"Modello vettoriale"}>
|
<Panel title={"Modello vettoriale"}>
|
||||||
|
|
@ -98,9 +98,9 @@ export default function () {
|
||||||
</p>
|
</p>
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||||||
<PLatex>{r`
|
<PLatex>{r`
|
||||||
\begin{cases}
|
\begin{cases}
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||||||
a \cap b = \min(a, b)\\
|
a \land b = \min(a, b)\\
|
||||||
a \cup b = \max(a, b)\\
|
a \lor b = \max(a, b)\\
|
||||||
\not a = 1 - a
|
\neg\ a = 1 - a
|
||||||
\end{cases}
|
\end{cases}
|
||||||
`}</PLatex>
|
`}</PLatex>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -1,5 +1,5 @@
|
||||||
import {Fragment} from "preact";
|
import {Fragment} from "preact";
|
||||||
import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from "bluelib";
|
import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, BoxColors} from "bluelib";
|
||||||
import Example from "../../components/Example";
|
import Example from "../../components/Example";
|
||||||
import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
|
import ToBeContinued from "../../components/ToBeContinued";
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -27,8 +27,8 @@ export default function () {
|
||||||
`}</PLatex>
|
`}</PLatex>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
</Section>
|
</Section>
|
||||||
<Section title={"Valutazione dei modelli"}>
|
<Section title={"Precisione e richiamo"}>
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||||||
<Panel title={"Come funziona?"}>
|
<Panel title={"Valutazione dei modelli IR"}>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
Si effettuano <i>test</i> e si valutano precisione e richiamo ottenuti.
|
Si effettuano <i>test</i> e si valutano precisione e richiamo ottenuti.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
|
|
@ -38,6 +38,12 @@ export default function () {
|
||||||
<p>
|
<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>.
|
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>
|
</p>
|
||||||
|
<p>
|
||||||
|
Un fattore significativo nel richiamo e nella precisione è la <b>forma del documento</b>.
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||||||
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</p>
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||||||
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<Example>
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||||||
|
Libri interi, capitoli, pagine o frasi; possono essere tutti documenti, cambia solo la loro <i>granularità</i>.
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||||||
|
</Example>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
<Panel title={"Misura a livelli di richiamo fissi"}>
|
<Panel title={"Misura a livelli di richiamo fissi"}>
|
||||||
<p>
|
<p>
|
||||||
|
|
@ -58,8 +64,71 @@ export default function () {
|
||||||
Sono entrambe importanti per effettuare una valutazione, perchè la curva media potrebbe <b>mascherare problemi di specifiche query</b> nei modelli.
|
Sono entrambe importanti per effettuare una valutazione, perchè la curva media potrebbe <b>mascherare problemi di specifiche query</b> nei modelli.
|
||||||
</p>
|
</p>
|
||||||
</Panel>
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Mean Average Precision (MAP)"}>
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||||||
|
<p>
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||||||
|
La media tra i valori di più curve di richiamo.
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||||||
|
</p>
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|
<p>
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||||||
|
È utile per le valutazioni in cui l'utente sta cercando <b>più documenti rilevanti</b> alla volta.
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</p>
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</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"R-recall e R-precision"}>
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||||||
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<p>
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||||||
|
Valori di recall e precision riguardo i primi <ILatex>{r`R`}</ILatex> documenti restituiti.
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||||||
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</p>
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<Example>
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||||||
|
La prima pagina di Google (10 documenti) considererà i valori di 10-recall e 10-precision.
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</Example>
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||||||
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</Panel>
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||||||
|
</Section>
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||||||
|
<Section title={"Misure aggregate"}>
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||||||
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<Panel title={"Misura F"}>
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<p>
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||||||
|
È anche detta <i>media armonica</i>.
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</p>
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<p>
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||||||
|
Un <b>singolo valore</b> che tiene conto sia della precisione <ILatex>{r`p`}</ILatex> sia del richiamo <ILatex>{r`r`}</ILatex>:
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|
</p>
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||||||
|
<PLatex>{r`
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||||||
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F = \frac{2}{\frac{1}{p} + \frac{1}{r}}
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||||||
|
`}</PLatex>
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||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Misura E"}>
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||||||
|
<p>
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||||||
|
Una versione più configurabile della Misura F che permette di <b>dare priorità</b> <ILatex>{r`b`}</ILatex> a precisione (<ILatex>{r`b > 1`}</ILatex>) o a richiamo (<ILatex>{r`b < 1`}</ILatex>) in base alle proprie esigenze:
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||||||
|
</p>
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||||||
|
<PLatex>{r`
|
||||||
|
E = 1 - \frac{1 + b^2}{\frac{b^2}{r} + \frac{1}{p}}
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||||||
|
`}</PLatex>
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||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
</Section>
|
||||||
|
<Section title={"Misure cumulative"}>
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||||||
|
<Panel title={"Discounted Cumulative Gain (DCG)"}>
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||||||
|
<p>
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||||||
|
Misura per valutare i motori di ricerca online che tiene conto dell'<b>ordine in cui vengono restituiti i documenti</b>.
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||||||
|
</p>
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||||||
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<p>
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||||||
|
Si basa su <b>valutazioni di rilevanza</b> e su <b>pesi posizionali</b> dei risultati.
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||||||
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</p>
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||||||
|
<Example>
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||||||
|
Valuta quanto è stata utile questa ricerca:
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||||||
|
<span style={"font-size: xx-large; padding-left: 8px;"}>
|
||||||
|
☆☆☆☆☆
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||||||
|
</span>
|
||||||
|
</Example>
|
||||||
|
<Example>
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||||||
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La valutazione del primo risultato viene moltiplicata per <ILatex>{r`\frac{1}{\log_2(1)}`}</ILatex>, la seconda per <ILatex>{r`\frac{1}{\log_2(2)}`}</ILatex>, la terza per <ILatex>{r`\frac{1}{\log_2(3)}`}</ILatex> e così via.
|
||||||
|
</Example>
|
||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Normalized DCG (NDCG)"} color={BoxColors.YELLOW}>
|
||||||
|
<p>
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||||||
|
Miglioramento alla DCG che supporta <b>quantità di risultati differenti</b>.
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||||||
|
</p>
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||||||
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<i>
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Non dice la formula, e l'esempio non esemplifica un bel niente...
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||||||
|
</i>
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||||||
|
</Panel>
|
||||||
</Section>
|
</Section>
|
||||||
<ToBeContinued/>
|
|
||||||
</Fragment>
|
</Fragment>
|
||||||
)
|
)
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
|
||||||
43
src/routes/GestioneDellInformazione/11_Presentation.js
Normal file
43
src/routes/GestioneDellInformazione/11_Presentation.js
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,43 @@
|
||||||
|
import {Fragment} from "preact";
|
||||||
|
import {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, Image} from "bluelib";
|
||||||
|
import Example from "../../components/Example";
|
||||||
|
import Link from "../../components/Link";
|
||||||
|
|
||||||
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const r = String.raw;
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||||||
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||||||
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||||||
|
export default function () {
|
||||||
|
return (
|
||||||
|
<Fragment>
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<Section title={"Summaries"}>
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||||||
|
<Panel title={"Cosa sono?"}>
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||||||
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<p>
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||||||
|
Le summary sono <b>brevi spezzoni di testo</b> che permettono all'utente di capire quali documenti siano rilevanti per lui.
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||||||
|
</p>
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||||||
|
<Example>
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||||||
|
<Image src={"https://i.imgur.com/8aMrIDY.png"}/>
|
||||||
|
</Example>
|
||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Static summaries"}>
|
||||||
|
<p>
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||||||
|
Summary fisse che dipendono <b>solo dal documento</b>.
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||||||
|
</p>
|
||||||
|
<p>
|
||||||
|
Possono essere generate dalle <b>prime parole del documento</b>, dalle <b>frasi più importanti</b> o da <b>metadati</b> del documento stesso (<Link href={"https://ogp.me/"}>OpenGraph</Link>).
|
||||||
|
</p>
|
||||||
|
<Example>
|
||||||
|
Opinione personale: le summary generate da OpenGraph solitamente fanno schifo :(
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||||||
|
</Example>
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||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
<Panel title={"Dynamic summaries"}>
|
||||||
|
<p>
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||||||
|
Summary che dipendono <b>sia dal documento</b>, <b>sia dalla query effettuata</b>.
|
||||||
|
</p>
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||||||
|
<p>
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||||||
|
Generalmente, estraggono le frasi vicino alle occorrenze dei termini della query.
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||||||
|
</p>
|
||||||
|
</Panel>
|
||||||
|
</Section>
|
||||||
|
</Fragment>
|
||||||
|
)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
@ -9,6 +9,7 @@ import AnalisiLessicale from "./07_AnalisiLessicale";
|
||||||
import Indexing from "./08_Indexing";
|
import Indexing from "./08_Indexing";
|
||||||
import Modeling from "./09_Modeling";
|
import Modeling from "./09_Modeling";
|
||||||
import Evaluation from "./10_Evaluation";
|
import Evaluation from "./10_Evaluation";
|
||||||
|
import Presentation from "./11_Presentation";
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
export default function () {
|
export default function () {
|
||||||
|
|
@ -26,6 +27,7 @@ export default function () {
|
||||||
<Indexing/>
|
<Indexing/>
|
||||||
<Modeling/>
|
<Modeling/>
|
||||||
<Evaluation/>
|
<Evaluation/>
|
||||||
|
<Presentation/>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
)
|
)
|
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}
|
}
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||||||
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