Indexation sémantique latente : concepts et applications
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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 le modèle Vector Space, le sac de mots, tf-idf, cosine similarité, Okapi BM25, et la précision et le rappel dans la récupération d'information.
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.
Explore la recherche de documents, la classification, l'analyse des sentiments, les matrices TF-IDF, les méthodes de voisinage les plus proches, la factorisation matricielle, la régularisation, LDA, les vecteurs de mots contextualisés et BERT.
Couvre l'indexation sémantique latente, une méthode pour améliorer la récupération d'informations en cartographiant des documents et des requêtes dans un espace conceptuel de dimension inférieure.
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.
Explore les techniques d'indexation, les fichiers inversés, les algorithmes de réduction de carte et les méthodes de récupération de documents haut de gamme dans les systèmes de récupération de texte.
