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Explore l'organisation des fichiers, les méthodes d'indexation et la conception du stockage des bases de données, y compris les formats d'enregistrement, les formats de page et la classification des index.
Explore les techniques d'indexation, les fichiers inversés, les modèles map-reduce et l'utilisation de trie pour une récupération d'informations efficace.
Explore le traitement de grands textes numériques, révélant des modèles et des structures cachés, et la convergence des sciences humaines et de la linguistique computationnelle.
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.
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.
Présente les bases de la récupération d'informations, couvrant la représentation de documents, l'expansion des requêtes et TF-IDF pour le classement des documents.
Couvre les concepts de base de la récupération d'informations textuelles et la façon dont les documents sont indexés et récupérés en fonction des requêtes des utilisateurs.
Explore les intégrations de mots, les modèles tels que CBOW et Skipgram, Fasttext, Glove, les intégrations de sous-mots et leurs applications dans la recherche et la classification de documents.
