Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'optimisation des modèles d'intégration de mots, y compris la minimisation de la fonction de perte et la descente de gradient, et introduit des techniques comme Fasttext et Byte Pair Encoding.
Couvre la récupération d'informations probabilistes, la pertinence de la modélisation en tant que probabilité, l'expansion des requêtes et la génération automatique de thésaurus.
Explore l'indexation sémantique latente dans la récupération d'information, en discutant des algorithmes, des défis dans la récupération spatiale vectorielle et des méthodes de récupération axées sur le concept.
Explore l'indexation sémantique latente, la construction de vocabulaire, la création de matrices de documents, la transformation de requêtes et la récupération de documents en utilisant la similarité cosinus.
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la récupération basée sur le texte, les caractéristiques du document, les fonctions de similarité et la différence entre la récupération booléenne et la récupération classée.
