In den letzten Jahren hat die Zahl der natürlichsprachlichen Textdaten, darunter Webseiten, Nachrichtenartikel, wissenschaftliche Literatur, E-Mails, Unternehmensdokumente und soziale Medien wie Blogartikel, Forenbeiträge, Produktbewertungen und Tweets, dramatisch zugenommen. Textdaten sind insofern einzigartig, als sie in der Regel direkt von Menschen und nicht von einem Computersystem oder von Sensoren erzeugt werden. Sie sind daher besonders wertvoll, wenn es darum geht, Wissen über die Meinungen und Vorlieben von Menschen zu entdecken, zusätzlich zu vielen anderen Arten von Wissen, die wir in Texten kodieren.
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Textabfrage und Suchmaschinen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Mining
Dozent: ChengXiang Zhai
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Bei enthalten
(952 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Informationsbeschaffung (IR)
- Kategorie: Dokumentenabruf
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Empfehlungssysteme
Wichtige Details
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14 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Sie werden mit dem Kurs, Ihren Klassenkameraden und unserer Lernumgebung vertraut gemacht. Die Orientierung wird Ihnen auch helfen, die für den Kurs erforderlichen technischen Kenntnisse zu erwerben.
Das ist alles enthalten
2 Videos6 Lektüren2 Aufgaben1 Plug-in
In dieser Woche lernen Sie Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache kennen, die die Grundlage für alle Arten von Textverarbeitungsanwendungen bilden, sowie das Konzept eines Abrufmodells und die Grundidee des Vektorraummodells.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie das Vektorraummodell im Detail funktioniert, die wichtigsten Heuristiken, die bei der Entwicklung einer Suchfunktion für die Einstufung von Dokumenten in Bezug auf eine Abfrage verwendet werden, und wie man ein Information Retrieval System (d.h. eine Suchmaschine) implementiert, einschließlich der Erstellung eines invertierten Index und der schnellen Bewertung von Dokumenten für eine Abfrage.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie man ein Information Retrieval System (eine Suchmaschine) evaluiert. Dazu gehören die grundlegenden Maßstäbe für die Evaluierung einer Reihe von abgerufenen Ergebnissen und die wichtigsten Maßstäbe für die Evaluierung einer Rangliste, einschließlich der durchschnittlichen Präzision (AP) und des normalisierten diskontierten kumulativen Gewinns (nDCG), sowie praktische Fragen der Evaluierung, einschließlich statistischer Signifikanztests und Pooling.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe
In den Lektionen dieser Woche lernen Sie probabilistische Retrievalmodelle und statistische Sprachmodelle kennen, insbesondere die Details der Abfragelikelihood-Retrievalfunktion mit zwei spezifischen Glättungsmethoden und wie die Abfragelikelihood-Retrievalfunktion mit den im Vektorraummodell verwendeten Retrievalheuristiken verbunden ist.
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7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
In den Lektionen dieser Woche lernen Sie Feedback-Techniken im Information Retrieval kennen, darunter die Rocchio-Feedback-Methode für das Vektorraummodell und ein Mischmodell für Feedback mit Sprachmodellen. Außerdem lernen Sie, wie Web-Suchmaschinen funktionieren, einschließlich Web-Crawling, Web-Indexierung und wie Links zwischen Webseiten zur Bewertung von Webseiten genutzt werden können.
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8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben
In den Lektionen dieser Woche lernen Sie, wie maschinelles Lernen verwendet werden kann, um mehrere Bewertungsfaktoren zu kombinieren, um die Einstufung von Dokumenten in der Websuche zu optimieren (d.h. Lernen, um zu ranken), und lernen Techniken kennen, die in Empfehlungssystemen (auch Filtersysteme genannt) verwendet werden, einschließlich inhaltsbasierter Empfehlung/Filterung und kollaborativer Filterung. Sie werden auch die Möglichkeit haben, den gesamten Kurs zu überprüfen.
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10 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Programmieraufgabe1 Plug-in
Dozent
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Geprüft am 16. Sep. 2019
Geprüft am 18. Mai 2020
Geprüft am 27. Mai 2017
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Häufig gestellte Fragen
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