Vorlesung (Hauptstudium)
Information Retrieval
Dr. Melanie Gnasa
Im Information Retrieval werden Techniken untersucht, mittels derer einem Informations-Nachfragenden für ihn relevante Informationen bereitgestellt werden können. Charakteristisch sind hierbei die Vagheit der Anfragen ("Ich interessiere mich für Literatur zum Thema ..."), die Unschärfe des Matchings zwischen Anfragen und Dokumenten ("Relevanz"), wie auch die iterative Reformulierung von Anfragen. Die zugrundeliegende Informationssammlung kann ein Bibliothekskatalog sein, eine Sammlung von Volltexten, das Internet oder auch eine technisch-wissenschaftliche Datenbank. Anhand der Klassifikation von Frakes u. Baeza-Yates werden die Hauptkomponenten eines IR Systems und deren verschiedenen Realisierungsformen vorgestellt und einer kritischen Bewertung unterzogen. Die Vorlesung stellt anschließend Retrieval-Modelle vor, innerhalb derer Anfragen formuliert und Dokumente bezüglich ihrer Anfragerelevanz beurteilt werden können (Boolesches und Fuzzy Retrieval, Vektorraummodell, Probabilistisches Retrieval). Zur Bewertung der Eignung eines IR-Systems für eine spezielle Anwendung ist neben der Effizienz auch die Effektivität zu betrachten. Die Vorlesung stellt deshalb abschließend Methoden vor, mit denen unterschiedliche Retrieval-Systeme bezüglich der Unterstützung, die sie dem Benutzer bei seiner Suche bieten, bewertet und verglichen werden können.
| Zeit, Ort | Mo 17-19, Do 17-19, HS A207 |
| Semesterwochenstunden | 4V + 2Ü |
| Beginn | 2. April 2007 |
| Übungen | Di 13-15, SR A121 (Melanie Gnasa, Julia Kuck) |
| Bereich (alte DPO) | C |
| Bereich (neue DPO) | B |
| Literatur | Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2007 (http://www-csli.stanford.edu/~schuetze/information-retrieval-book.html) |
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