Informasjonsgjenfinning og tekstutvinning (DAT640)

Kurset tilbyr en innføring i teknikker og metoder for behandling, uthenting og søk i store tekstlige datasamlinger. Kurset tar for seg ulike applikasjoner og gir en "hands-on" eksperimentering med "state-of-the-art" algoritmer ved hjelp av eksisterende programvareverktøy og datasamlinger.


Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2023-2024

Fakta

Emnekode

DAT640

Versjon

1

Vekting (stp)

10

Semester undervisningsstart

Høst

Antall semestre

1

Vurderingssemester

Høst

Undervisningsspråk

Engelsk

Tilbys av
Timeplan

Vis timeplan

Innhold

  • Søkemotorarkitektur
  • Tekstpreprosessering, indeksering, representasjonslæring
  • Gjenfinningsmetoder (vektor-rom modell, probabilistiske modeller, learning-to-rank, nevrale modeller)
  • Gjenfinningsevaluering
  • Query modellering, relevant tilbakemelding
  • Websøk (gjennomsøking, indeksering, lenkeanalyse)
  • Semantisk søk (kunnskapsbaser, enhetsgjenfinning, enhetslenking)
  • Kategorisering og gruppering av tekst

Læringsutbytte

Kunnskap:

  • Teori og praksis innen datautvinning og informasjonssøk. Ulike metoder og teknikker vil bli gjennomgått.

Ferdigheter:

  • Prosessere og forberede storskala tekstlige datasamlinger for utvinning og søk.
  • Bruke clustering, klassifisering og rangeringsmetoder til en rekke informasjonstilgangsoppgaver.
  • Evaluere resultater og utføre feilanalyse.

Generell kompetanse:

  • Forstå styrker og begrensninger av populære datautvinning- og informasjonssøkteknikker. Kunne identifisere gode forretningsapplikasjoner og være aktiv deltaker og lede slike prosjekter.

Forkunnskapskrav

Ingen

Eksamen / vurdering

Prosjektoppgave og skriftlig eksamen

Vurderingsform Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Prosjektoppgave 2/5 Bokstavkarakterer
Skriftlig eksamen 3/5 4 Timer Bokstavkarakterer Alle hjelpemidler er tillatt – det er ikke tillatt å samarbeide / få hjelp av andre personer i arbeidet med eksamensoppgaven

Prosjektet er en kombinasjon av individuelle og gruppeoppgaver. Prosjektgrupper blir satt opp av faglærer. Det er ikke kontemuligheter på prosjektsoppgaven. Studenter som ønsker å ta denne delen på nytt, må ta den opp igjen neste gang emnet har ordinær undervisning.Alle vurderingsdeler må være bestått for å oppnå samlet karakter i emnet.

Fagperson(er)

Emneansvarlig:

Krisztian Balog

Faglærer:

Petra Galuscakova

Faglærer:

Krisztian Balog

Instituttleder:

Tom Ryen

Arbeidsformer

6 timer forelesning/laboratorieøvinger pr. uke.

Overlapping

Emne Reduksjon (SP)
Websøk og data mining (DAT630_1) 5

Åpent for

Enkeltemner ved Det teknisk-naturvitenskaplige fakultet
Datateknologi - master i teknologi/siv.ing.
Utveksling ved Det teknisk- naturvitenskapelige fakultet

Emneevaluering

Det skal være en tidligdialog mellom emneansvarlig, studenttillitsvalgt og studentene. Formålet er tilbakemelding fra studentene for endringer og justering i emnet inneværende semester.

I tillegg skal det gjennomføres en digital emneevaluering minimum hvert tredje år. Den har som formål å innhente studentenes erfaringer med emnet.

Litteratur

Pensumlisten finner du i Leganto