Information Retrieval
Objectives
Knowledge:
- Learn the concept of information relevance.
- Analyze Web and multimedia data.
- Learn how to rank information by relevance.
- Understand evaluation protocols.
Know-how:
- Implement information retrieval models.
- Ability to adapt and improve components of a search engine.
- Deploy search engines with large-scale datasets.
- Design evaluation protocols and evaluate search engines.
Soft-Skills:
- Select the right IR techniques for particular problems.
- Design information retrieval systems.
- Ability to do critical thinking about retrieval results.
General characterization
Code
12077
Credits
6.0
Responsible teacher
João Miguel da Costa Magalhães
Hours
Weekly - 4
Total - Available soon
Teaching language
Português
Prerequisites
Nas aulas teóricas é apresentada a matéria, com exemplos e discussão cuidada dos conceitos mais importantes. As aulas laboratoriais destinam-se à realização de 1 projeto com 3 entregas ao longo do semestre.
Será disponibilizada uma página Web da disciplina onde se mantém informação atualizada sobre o funcionamento da mesma. Os slides da matéria teórica e o guia do projeto estarão disponíveis na página Web da disciplina.
A avaliação da disciplina é composta por 1 teste escrito individual realizado no fim do semestre e um projeto.
Bibliography
IR reference: C. D. Manning, P. Raghavan and H. Schütze, “Introduction to Information Retrieval”, Cambridge University Press, 2008. https://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.html
NLP reference: Dan Jurafsky and James H. Martin, Speech and Language Processing (3rd ed. draft) https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
Teaching method
Nas aulas teóricas é apresentada a matéria, com exemplos e discussão cuidada dos conceitos mais importantes. As aulas laboratoriais destinam-se à realização de 1 projeto com 3 entregas ao longo do semestre.
Será disponibilizada uma página Web da disciplina onde se mantém informação atualizada sobre o funcionamento da mesma. Os slides da matéria teórica e o guia do projeto estarão disponíveis na página Web da disciplina.
A avaliação da disciplina é composta por 1 teste escrito individual realizado no fim do semestre e um projeto.
Evaluation method
A avaliação é composta por um teste / exame e um projeto.
O teste / exame vale 40% da nota final.
O projeto vale 60% da nota final e será entregue em 3 fases. O relatório final deverá descrever o trabalho feito em cada fase e discutir os resultados obtidos em cada fase.
Subject matter
1. Introduction
2. Text processing, NGRAMS, cosine distance
3. Language models
4. Evaluation
5. Classification tasks: sentiment, category, spam
6. Pseudo relevance models
7. Learning to rank
8. Word embeddings
9. Information extraction
10. Question answering
11. Conversational search
12. Recommendation and personalization