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{Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Un approccio probabilistico\"}>\n                <Panel title={\"Probabilità dei token\"}>\n                    <p>\n                        Un supplemento al thesaurus specifico a un certo testo: aggiunge ad ogni token <ILatex>{r`c`}</ILatex> la <b>probabilità</b> <ILatex>{r`P(c)`}</ILatex> che un <b>termine selezionato a caso del testo appartenga al sottoalbero</b> formato dal token e i suoi discendenti.\n                    </p>\n                    <p>\n                        La radice del thesaurus ha sempre probabilità <ILatex>{r`1`}</ILatex>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Information content\"}>\n                    <p>\n                        Una misura <b>probabilistica</b> di quanto un certo token <ILatex>{r`c`}</ILatex> sia <b>specifico</b> in un certo contesto:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        IC(c) = - \\log \\left( P(c) \\right)\n                    `}</PLatex>\n                    <p>\n                        È anche detta <i>sorpresa</i> o <i>informazione di Shannon</i>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, Todo} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\nimport Link from \"../../components/Link\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Thesaurus\"}>\n                <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n                    <p>\n                        Un <b>albero di token</b> organizzati in una gerarchia di significato.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        Il token \"mela\" avrà come genitore \"frutto\" e come figli <Link href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Renetta\"}>\"Renetta\"</Link>, <Link href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Fuji_(mela)\"}>\"Fuji\"</Link> e <Link href={\"https://it.wikipedia.org/wiki/Granny_Smith\"}>\"Granny Smith\"</Link>.\n                    </Example>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://wordnet.princeton.edu/\"}>WordNet</Link> è un thesaurus generale per la lingua inglese, mentre <Link href={\"https://thes.bncf.firenze.sbn.it/thes-dati.htm\"}>Nuovo soggettario</Link> è un thesaurus generale per la lingua italiana.\n                    </Example>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, Code, BaseLink} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\nimport Link from \"../../components/Link\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Indicizzazione\"}>\n                <Panel title={\"Inverted index\"}>\n                    <p>\n                        Una <b>struttura dati</b> che permette di velocizzare le ricerche su testi <b>grandi</b> e <b>semi-statici</b>.\n                    </p>\n                    <aside>\n                        <u>Testo semi-statico</u>: un testo che viene aggiornato raramente.\n                    </aside>\n                    <p>\n                        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>).\n                    </p>\n                    <p>\n                        L'efficacia ed efficienza dell'indice dipendono dalle <i>strutture di indicizzazione</i> utilizzate per serializzarlo.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Strutture di indicizzazione\"}>\n                <Panel title={\"Sorted array\"}>\n                    <p>\n                        Struttura per rappresentare il vocabolario basata su un <b>array di puntatori</b> alle posting list.\n                    </p>\n                    <Code>{r`\n                        ciao → R1, R15, R123\n                        steffo → R1, R14\n                        ciano → R1231\n                    `}</Code>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Trie\"}>\n                    <p>\n                        Struttura per rappresentare il vocabolario basata su un <b>albero dei prefissi dei token</b>,:\n                    </p>\n                    <ul>\n                        <li>ogni arco corrisponde a <b>una lettera del prefisso</b>;</li>\n                        <li>ogni foglia corrisponde a <b>un token</b> e contiene un puntatore alla sua <b>posting list</b>.</li>\n                    </ul>\n                    <Code>{r`\n                        - [root]\n                          - c\n                            - i\n                              - a\n                                - o\n                                  - R1\n                                  - R15\n                                  - R123\n                                - no\n                                  - R1231\n                          - steffo\n                            - R1\n                            - R14\n                    `}</Code>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"B+ tree\"}>\n                    <p>\n                        Struttura per rappresentare il vocabolario che <b>occupa più spazio di un albero</b> ma permette di effettuare <b>certe operazioni più velocemente</b>.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/BPlusTree.html\"}>Visualizzazione di un B+ tree</Link>\n                    </Example>\n                    <Example>\n                        L'abbiamo fatta in <BaseLink href={\"/basididati\"}>Basi di dati</BaseLink>!\n                    </Example>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Utilizzo dell'indice\"}>\n                <Panel title={\"Passi\"}>\n                    <ol>\n                        <li><u>Vocabulary search</u>: si cercano <b>individualmente</b> i termini della query nel vocabolario</li>\n                        <li><u>Occurences retrieval</u>: si <b>raccolgono le posting list</b> dei vari termini</li>\n                        <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>\n                    </ol>\n                    <p>\n                        In base alla struttura utilizzata, potrebbe non essere sempre possibile effettuare il terzo passo.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        Non è possibile cercare prefissi se è stato utilizzato l'hashing!\n                    </Example>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","// extracted by mini-css-extract-plugin\nmodule.exports = {\"red\":\"red__2y1B_\",\"orange\":\"orange__dD2kx\",\"yellow\":\"yellow__OEpwl\",\"lime\":\"lime__CVe41\",\"cyan\":\"cyan__26ZAg\",\"blue\":\"blue__LO7Xm\",\"magenta\":\"magenta__1Akee\",\"example\":\"example__2PzAa\"};","import Intro from \"./00_Intro\";\nimport InformationRetrieval from \"./01_InformationRetrival\";\nimport Similarity from \"./02_Similarity\";\nimport Queries from \"./03_Queries\";\nimport DocumentProcessing from \"./04_DocumentProcessing\";\nimport Thesaurus from \"./05_Thesaurus\";\nimport InformationContent from \"./06_InformationContent\";\nimport AnalisiLessicale from \"./07_AnalisiLessicale\";\nimport Indexing from \"./08_Indexing\";\nimport Modeling from \"./09_Modeling\";\nimport Evaluation from \"./10_Evaluation\";\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <div>\n            <h1>Gestione dell'informazione</h1>\n            <Intro/>\n            <InformationRetrieval/>\n            <Queries/>\n            <DocumentProcessing/>\n            <Thesaurus/>\n            <InformationContent/>\n            <Similarity/>\n            <AnalisiLessicale/>\n            <Indexing/>\n            <Modeling/>\n            <Evaluation/>\n        </div>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\nimport ToBeContinued from \"../../components/ToBeContinued\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Document processing\"}>\n                <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n                    <p>\n                        Una <b>procedura</b> che ottimizza un documento per la ricerca.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section>\n                <Panel title={\"1. Analisi lessicale\"}>\n                    <p>\n                        Passo che trasforma il documento in un <b>insieme di parole</b> (<i>token</i>).\n                    </p>\n                    <p>\n                        Deve decidere come considerare i <b>simboli tipografici</b>, il <b>case</b> delle lettere e le <b>cifre</b>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Inoltre, è possibile che disambigui tra i vari significati delle parole (<i>word sense disambiguation</i>).\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"2. Eliminazione delle stopwords\"}>\n                    <p>\n                        Passo che <b>elimina</b> dalla lista i <b>token inutili</b> ai fini delle ricerche.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Esse solitamente sono gli <b>articoli</b> e le <b>preposizioni</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"3. Stemming dei token\"}>\n                    <p>\n                        Passo che <b>riduce alla radice</b> tutti i token della lista.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Converte i <b>plurali in singolari</b>, <b>passati ai presenti</b>, e così via.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"4. Selezione degli index term\"}>\n                    <p>\n                        Passo che <b>seleziona i termini più importanti</b> della lista.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Generalmente sfrutta dei <i>parser</i> o dei <i>tagger</i>.\n                    </p>\n                    <aside>\n                        <u>Parser</u>: impreciso ma molto dettagliato, effettua l'analisi grammaticale, logica e del periodo.\n                    </aside>\n                    <aside>\n                        <u>Tagger</u>: preciso ma poco dettagliato, effettua solo l'analisi logica.\n                    </aside>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"5. Categorizzazione\"}>\n                    <p>\n                        Passo che <b>classifica</b> il documento in una o più <b>categorie</b> del <i>thesaurus</i>.\n                    </p>\n                    <aside>\n                        <u>Thesaurus</u>: gerarchia di categorie, può essere creata <b>manualmente</b> o generata <b>automaticamente</b>.\n                    </aside>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\nimport ToBeContinued from \"../../components/ToBeContinued\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Relazioni tra parole\"}>\n                <Panel title={\"Sinonimia\"}>\n                    <blockquote>\n                        synonymy\n                    </blockquote>\n                    <p>\n                        Due parole sono <i>sinonimi</i> quando hanno lo <b>stesso identico significato</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Similarità\"}>\n                    <blockquote>\n                        similarity\n                    </blockquote>\n                    <p>\n                        Due parole sono <i>simili</i> rappresentano concetti con <b>caratteristiche in comune</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Correlazione\"}>\n                    <blockquote>\n                        relatedness\n                    </blockquote>\n                    <p>\n                        Due parole sono <i>correlate</i> quando rappresentano <b>concetti vengono usati insieme</b> spesso.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Similarità path-based\"}>\n                <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n                    <p>\n                        Un modo per misurare la somiglianza tra due parole confrontando solo la loro <b>posizione nel thesaurus</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section>\n                <Panel title={\"Similarità path-distance\"}>\n                    <p>\n                        Calcola la similarità basandosi sull'<b>inverso della distanza</b> tra le due parole <ILatex>{r`c_1`}</ILatex> e <ILatex>{r`c_2`}</ILatex> nell'albero:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        sim\\_pd(c_1, c_2) = \\frac{1}{dist(c_1, c_2) + 1}\n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Similarità Wu-Palmer\"}>\n                    <p>\n                        Calcola la similarità basandosi sulla <b>profondità dei due nodi</b> e sulla <b>profondità del minimo antenato comune</b> <ILatex>{r`mac`}</ILatex>:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        sim\\_wp(c_1, c_2) = \\frac{2 \\cdot depth(mac(c_1, c_2))}{depth(c_1) + depth(c_2)}\n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Somiglianza information-content-based\"}>\n                <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n                    <p>\n                        Un modo per misurare la similarità tra due parole attraverso i loro valori di <b>information content</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section>\n                <Panel title={\"Somiglianza Resnik\"}>\n                    <p>\n                        Calcola la similarità basandosi sull'<b>information content del minimo antenato comune</b> <ILatex>{r`mac`}</ILatex> tra i due termini.\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        sim\\_rs(c_1, c_2) = - \\log P( mac(c_1, c_2) )\n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {BoxColors, Panel} from \"bluelib\";\n\nexport default function (props) {\n    return (\n        <Panel title={\"To be continued\"} color={BoxColors.YELLOW}>\n            <p>\n                Questa sezione è incompleta. Torna più avanti!\n            </p>\n            {props.children}\n        </Panel>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Analisi lessicale\"}>\n                <Panel title={\"Word sense disambiguation\"}>\n                    <p>\n                        Procedura che <b>disambigua tra più significati</b> dello stesso token.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Si può realizzare confrontando la somiglianza di ogni significato con tutti gli altri nomi presenti nella frase.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Panel, Section} from \"bluelib\";\nimport {Fragment} from \"preact\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\nimport Link from \"../../components/Link\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function (props) {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Information Retrieval (IR)\"}>\n                <Panel title={\"Cos'è?\"}>\n                    <p>\n                        <b>Processo</b> di <b>raccolta</b> e <b>recupero approssimato</b> di informazioni spesso <b>non strutturate</b>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Riceve in input una <b>query</b>, elabora <b>documenti</b> e restituisce una <b>risposta</b> più rilevante possibile.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Un'applicazione che effettua IR si chiama <b>motore di ricerca</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import style from \"./Example.less\";\n\nexport default function (props) {\n    return (\n        <div class={style.example}>\n            {props.children}\n        </div>\n    );\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, BoxColors} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Information retrieval models\"}>\n                <Panel title={\"Cosa sono?\"}>\n                    <p>\n                        <b>Modelli matematici</b> che <b>ordinano per rilevanza</b> (<i>ranking</i>) i risultati di una query.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Formalmente, sono composti da:\n                    </p>\n                    <ul>\n                        <li>I documenti <ILatex>{r`D`}</ILatex></li>\n                        <li>La query <ILatex>{r`Q`}</ILatex></li>\n                        <li>Una funzione di <i>ranking</i> <ILatex>{r`rank(q_i, d_j) \\to \\mathbb{R}`}</ILatex> che quantifica la similarità</li>\n                    </ul>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section>\n                <Panel title={\"Modello classico\"}>\n                    <Example>\n                        I motori di ricerca web usano generalmente questo modello.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        <b>Modello IR</b> che rappresenta ogni documento come un insieme ordinato di <b>parole chiave</b> (<i>index terms</i>).\n                    </p>\n                    <p>\n                        Associa un <b>peso</b> a ogni token, e ordina l'insieme in base a quel peso.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Generalmente, i pesi sono <b>indipendenti</b> uno dall'altro, e questo permette di <b>calcolarli parallelamente</b>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        <u>Bag-of-words</u>: L'ordine delle parole nel documento viene solitamente ignorato dal ranking.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Modello booleano\"}>\n                    <Example>\n                        <code>grep</code> è a tutti gli effetti un modello booleano.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        <b>Modello IR classico</b> che dà un peso booleano a ogni documento: <ILatex>{r`1`}</ILatex> se soddisfa tutti i requisiti della query, <ILatex>{r`0`}</ILatex> se non li soddisfa.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Ha una <b>precisione perfetta</b>, ma richiede query ben preparate e specifiche.\n                    </p>\n                    <p>\n                        È anche <b>facile da implementare</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Modello vettoriale\"}>\n                    <Example>\n                        Apache Lucene si basa su questo modello.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        <b>Modello IR</b> in cui ogni <b>caratteristica</b> di un documento è rappresentata con un <b>valore floating point</b> e l'intero documento è quindi rappresentato da una <b>n-pla</b> di tutte le sue caratteristiche.\n                    </p>\n                    <p>\n                        <u>Similarità cosinusoidale</u>: il ranking si basa sull'angolo tra il \"vettore query\" e il \"vettore documento\":\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        rank(d_j, q) = \\frac{d_j \\cdot q}{\\| d_j \\| \\times \\| q \\|}\n                    `}</PLatex>\n                    <p>\n                        Spesso si associa un peso a ogni dimensione in modo da variare l'importanza di una data caratteristica; comunemente, per i testi, si usano come pesi le <b>frequenza dei token</b> normalizzate (<i>df</i>) o logaritmiche (<i>idf</i>).\n                    </p>\n                    <p>\n                        Come il modello classico, ignora l'ordine delle parole.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Modello probabilistico\"}>\n                    <p>\n                        <b>Modello IR</b> che effettua il ranking in base alla <b>probabilità</b> di comparsa dei termini della query nei documenti.\n                    </p>\n                    <p>\n                        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>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        <i>Ci sarebbe una dimostrazione complessa che ho omesso per brevità.</i>\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Modello fuzzy\"}>\n                    <p>\n                        Estensione del <b>modello booleano</b> che ammette la possibilità che certe condizioni siano <b>parzialmente soddisfatte</b>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Invece che usare solo <ILatex>{r`0`}</ILatex> e <ILatex>{r`1`}</ILatex>, permette ai documenti di avere valori intermedi tra quei due.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Le operazioni booleane vengono quindi modificate:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        \\begin{cases}\n                            a \\cap b = \\min(a, b)\\\\\n                            a \\cup b = \\max(a, b)\\\\\n                            \\not a = 1 - a\n                        \\end{cases}                    \n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Modello BM25\"}>\n                    <p>\n                        <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>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Permette anche di tenere in considerazione la frequenza dei termini <b>nella query</b>, nel caso essa sia molto lunga.\n                    </p>\n                    <p>\n                        <i>Ci sono formule che ho omesso per brevità.</i>\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\nimport Link from \"../../components/Link\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Query\"}>\n                <Panel title={\"User Information Need (UIN)\"}>\n                    <p>\n                        La <b>richiesta</b> di informazioni effettuata da un utente <b>in linguaggio naturale</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Query\"}>\n                    <p>\n                        La <b>traduzione</b> dell'UIN in un linguaggio <b>specifico al motore di ricerca</b>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        La complessità di questo linguaggio dipende dall'utilizzatore del motore di ricerca: il suo <b>livello di esperienza</b>, il suo <b>background di conoscenze</b> e il <b>livello di approfondimento desiderato</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Query languages\"}>\n                <Panel title={\"Keyword-based query\"}>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://it.wikipedia.org/w/index.php?search=&title=Speciale:Ricerca&go=Go\"}>Wikipedia</Link> e la <Link href={\"https://telegram.org/blog/shared-files#multisearch\"}>ricerca di Telegram</Link> usano un linguaggio di query <i>keyword-based</i>.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        Definisce <b>parole chiave</b> da cercare all'interno dei documenti.\n                    </p>\n                    <p>\n                        In esse, è possibile cercare <b>molteplici</b> parole chiave, <b>concatenarle</b> per formare una <b>frase</b> oppure cercare parole a una data <b>prossimità</b> l'una dall'altra.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Spesso processa il linguaggio naturale per trasformarne le parole specifiche in parole chiave più generiche.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        Cercando su Telegram un plurale inglese, verranno restituiti anche i messaggi che riportano la stessa parola ma al singolare.\n                    </Example>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Pattern-based query\"}>\n                    <Example>\n                        Le <Link href={\"https://regex101.com/\"}>regex</Link> e i <Link href={\"https://en.wikipedia.org/wiki/Glob_(programming)\"}>glob</Link> sono due dei pattern-based query languages più comuni.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        Definisce <b>parti di testo</b> da cercare all'interno dei documenti.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Permettono dunque la ricerca di <b>prefissi</b>, <b>suffissi</b>, <b>sottostringhe</b> e <b>intervalli</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section>\n                <Panel title={\"Boolean query\"}>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://www.google.it/\"}>Google</Link>, <Link href={\"https://duckduckgo.com/\"}>DuckDuckGo</Link>, <Link href={\"https://www.ecosia.org/\"}>Ecosia</Link> usano tutti un linguaggio di query keyword-based booleano.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        <b>Estendono</b> gli altri tipi di query permettendo l'inserimento di <b>operatori booleani</b> (<code>AND</code>, <code>OR</code> e <code>NOT</code>) tra le parole chiave.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        Per esempi sulla sintassi per effettuare ricerche booleane su Google, visita <Link href={\"https://www.google.it/advanced_search\"}>Google Advanced Search</Link>.\n                    </Example>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Structural query\"}>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://books.google.com/advanced_book_search\"}>Google Books</Link> permette di sfruttare la struttura fissa delle informazioni sui libri (titolo, autore, editore...) per ottenere risultati più precisi.,\n                    </Example>\n                    <p>\n                        Permettono di effettuare i precedenti tipi di query su <b>specifiche parti della struttura</b> dei documenti.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Concept-based query\"}>\n                    <Example>\n                        <Link href={\"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/mesh\"}>MeSH</Link> cataloga i paper di medicina caricati su PubMed organizzandoli in una gerarchia di categorie.\n                    </Example>\n                    <p>\n                        Limitano le keyword a un <b>vocabolario predefinito</b> utilizzato anche dai documenti.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex, BaseLink, Code} from \"bluelib\";\nimport Link from \"../../components/Link\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Esame\"}>\n                <Panel title={\"Contatti\"}>\n                    <ul>\n                        <li><Link href={\"mailto:federica.mandreoli@unimore.it\"}>Prof. Federica Mandreoli</Link></li>\n                    </ul>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Collegamenti\"}>\n                    <ul>\n                        <li><Link href={\"https://dolly.fim.unimore.it/2020/course/view.php?id=69\"}>Pagina Dolly Unimore</Link></li>\n                    </ul>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Download videolezioni\"}>\n                    <p>\n                        Puoi scaricare le videolezioni di Gestione dell'informazione con <Link href={\"https://github.com/Steffo99/bbbdl\"}>bbbdl</Link>:\n                    </p>\n                    <Code language={\"bash\"}>\n                        bbbdl sync -r https://raw.githubusercontent.com/Steffo99/unimoreinfo-wiki/main/gestionedellinformazione.json\n                    </Code>\n                </Panel>\n            </Section>\n        </Fragment>\n    )\n}\n","import {Fragment} from \"preact\";\nimport {Section, Panel, ILatex, BLatex, PLatex} from \"bluelib\";\nimport Example from \"../../components/Example\";\nimport ToBeContinued from \"../../components/ToBeContinued\";\n\nconst r = String.raw;\n\n\nexport default function () {\n    return (\n        <Fragment>\n            <Section title={\"Parametri di valutazione\"}>\n                <Panel title={\"Richiamo\"}>\n                    <p>\n                        La <b>frazione dei documenti rilevanti totali restituita</b>:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        \\frac{R \\cap A}{R}\n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Precisione\"}>\n                    <p>\n                        La <b>frazione dei documenti restituiti che sono rilevanti</b>:\n                    </p>\n                    <PLatex>{r`\n                        \\frac{R \\cap A}{A}\n                    `}</PLatex>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <Section title={\"Valutazione dei modelli\"}>\n                <Panel title={\"Come funziona?\"}>\n                    <p>\n                        Si effettuano <i>test</i> e si valutano precisione e richiamo ottenuti.\n                    </p>\n                    <aside>\n                        <u>Test</u>: verifica di un programma in cui l'output corretto è conosciuto a priori.\n                    </aside>\n                    <p>\n                        Il modello IR ideale ha valori di richiamo e precisione di 1, ma nella realtà questi valori tendono ad essere <b>inversamente proporzionali</b>.\n                    </p>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Misura a livelli di richiamo fissi\"}>\n                    <p>\n                        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>.\n                    </p>\n                    <p>\n                        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.\n                    </p>\n                    <Example>\n                        Interpolata mi sembra un termine orribile... Non sarebbe molto meglio <b>monotonica</b>?\n                    </Example>\n                </Panel>\n                <Panel title={\"Media o valore singolo?\"}>\n                    <p>\n                        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.\n                    </p>\n                    <p>\n                        Sono entrambe importanti per effettuare una valutazione, perchè la curva media potrebbe <b>mascherare problemi di specifiche query</b> nei modelli.\n                    </p>\n                </Panel>\n            </Section>\n            <ToBeContinued/>\n        </Fragment>\n    )\n}\n"],"sourceRoot":""}