CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield скачать в хорошем качестве
CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield
4 years ago
BM25
TFIDF
LSA
Search Engine
NLP
CS6370
Query Expansion
nDCG
Fscore
Precision
Recall
Mean Average Precision
Natural Language Processing
Mean Fscore
Mean Recall
Mean Precision
Mean nDCG
IITM
Information Retrieval
Information Retrieval System
Simple VSM
Simple Vector Space Model
Latent Semantic Analysis with n-gram
LSA with n-gram
Hypothesis Testing
Cranfield Dataset
Cranfield
Best Match 25
Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Повторяем попытку...
Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield в качестве 4k
У нас вы можете посмотреть бесплатно CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
-
Информация по загрузке:
Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield в формате MP3:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
CS6370-NLP| BM25 Intuition and Derivation| TFIDF| Simple VSM Search| Cranfield
The objective of this project is to design and build an information retrieval system that overcomes the limitations of the current search engine implemented using a simple Vector Space Model (VSM) where the document vector is represented using the TFIDF scores and the retrieved documents are ranked in the non-increasing order of cosine similarity to the query terms. We evaluate and compare the performance of our improvised search engine with the current search engine in terms of nDCG, Mean Precision, Mean Recall, and F-score evaluation metrics to determine the retrieval effectiveness. The solution we propose is the convex combination of BM25 and LSA along with the n-gram approach (n = 2) and query expansion. A rigorous methodology was used to propose the best model. Dataset: The Cranfield dataset was used for the evaluation. ****************************************************************************** Link to GitHub Repository of the Project: https://github.com/ArupDas15/NLP ****************************************************************************** Contributors: 1. Arup Das 2. Naveen Vakada
Comments
![2- Eng. Ibrahim Hassan (CFD for high rise structures) [Arabic]](https://image.4k-video.ru/id-video/nJVH3w1JaXg)
