Information Retrieval. Peter Kolb
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- Laura Schulze
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1 Information Retrieval Peter Kolb
2 Semesterplan Einführung Boolesches Retrievalmodell Volltextsuche, invertierter Index Boolesche Logik und Mengen Vektorraummodell Evaluation im IR Term- und Dokumentrepräsentation Relevance feedback, Anfrageerweiterung Fortgeschrittene Retrievalmodelle
3 Semesterplan 2 Textkategorisierung Clustering Informationsextraktion Question Answering
4 Organisatorisches Semesterplan Literaturhinweise benoteter Schein Übungsaufgaben Klausur
5 Anwendungsgebiete der CL Spracherkennung, Dialogsysteme Lexikographie, E-Learning CAT, MÜ Information Retrieval
6 Was ist Information Retrieval? inhaltliche Suche in elektronischen Datenbeständen unstrukturierte Daten relevante Dokumente finden IR-System = Suchmaschine
7 (un)strukturierte Daten unstrukturierte Daten strukturierte Daten Text Bilder, Sprache (Audio), Videos relationale Datenbank XML Semantic Web: unstrukturiert strukturiert
8 IR-Prozess Informationsbedürfnis Anfrage Suche im Index Sortierung nach Relevanz Anzeige der gefundenen Dokumente Verfeinerung der Suche
9 Informationsbedürfnis bekanntes Dokument wiederfinden Dokumente zu bekanntem Thema finden Was gibt es? explorative Suche
10 Informationsbedürfnis Finde Webseiten mit Informationen über CL Studiengänge an Unis im deutschsprachigen Raum. Relevante Seiten müssen den Namen der Uni, die Bezeichnung des Studiengangs und die Art des möglichen Abschlusses enthalten.
11 Anfrage Computerlinguistik Universität Studiengang Studienmöglichkeit Abschluss Diplom Magister Bachelor Master
12 erweiterte Anfrage (Computerlinguistik OR linguistische Informatik ) AND Universität AND (Studiengang OR Studienmöglichkeit) AND (Abschluss OR Diplom OR Magister OR Bachelor OR Master) AND site:.de,.at,.ch
13 Komponenten IR-System
14 Ergebnisanzeige Liste
15 Ergebnisanzeige graphische Cluster
16 Ergebnisanzeige interaktiver Baum
17 Manuelle Indexierung Stichwortverzeichnis Konkordanz Verschlagwortung Kategoriensystem
18 Manuelle Indexierung
19 elektronische Datenbestände seit den 1960er Jahren
20 elektronische Datenbestände Internet (WWW) außerdem: (online) Datenbanken PC Intranet CD-ROM
21 Text im Internet herkömmlicher Text News private und kommerzielle Präsenz Blogs Foren Wikis...
22 Datenbanken Gesetze, Gerichtsurteile Patente, Marken Warenkataloge, Bücher Forschungsliteratur Jobs Filmkritiken (
23 beispielhafte IR-Systeme Internet-Suchmaschine OPAC Desktop-Suchmaschine Encarta-CD-ROM
24 IR-Anwendungen inhaltliche Erfassung von Text Dokumente finden ähnliche Dokumente finden Dokumente klassifizieren, (ein)sortieren, weiterleiten, filtern crosslinguales IR Informationen sammeln/vervollständigen Fragen beantworten
25 NLP im IR Volltextsuche: NLP wenig erfolgreich IR NLP, CL viele Möglichkeiten für NLP: Entities disambiguieren & clustern, Semantic Web Multidocument summarization Meinungsanalyse Fragen beantworten
26 Volltextsuche keine Auswahl von Schlagwörtern alle Wörter im Text indexieren Indexterme invertierter Index
27 Volltextsuche invertierter Index Suche Terme Dokumente Liste aller Indexterme Indexterm Vorkommen Dokument Position Häufigkeit
28 Liste aller Indexterme deutsche Wikipedia: XML-Datei 2,5 Gigabyte ca Artikel 210 Millionen laufende Wortformen 4,5 Millionen Types (Indexterme)
29 Liste aller Indexterme sollte in den Hauptspeicher passen Datenstrukturen Hash Trie Wörter in 17 Megabyte Suchzeit abhängig von Wortlänge, nicht von Anzahl der Wörter im Lexikon
30 Liste aller Indexterme Datenstruktur Trie
31 invertierter Index Indexterm Vorkommen Vorkommen: Dokument Position Häufigkeit im Dokument unkomprimierter Index so groß wie Originaltexte Index auf Massenspeicher
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