L'Information Retrieval (IR), o Ricerca di Informazioni, è un campo interdisciplinare che si occupa del recupero di informazioni rilevanti da una grande collezione di risorse informative. A differenza del database retrieval, che si concentra sul recupero di dati strutturati che corrispondono esattamente a una query, l'IR si concentra sul recupero di documenti non strutturati o semi-strutturati (come testo, audio, immagini, video) che sono rilevanti per le necessità informative di un utente.
Concetti chiave nell'Information Retrieval:
Modello di Recupero: Rappresenta formalmente come viene valutata la rilevanza tra una query e un documento. Esempi includono il modello booleano, il modello vettoriale, e i modelli probabilistici.
Indicizzazione: Il processo di creazione di una struttura di dati che consente l'accesso efficiente ai documenti. L'indice invertito è la struttura più comune.
Valutazione del Recupero: Metriche utilizzate per misurare la qualità dei risultati di ricerca. Esempi includono precision, recall, F-measure e MAP (Mean Average Precision).
Query Processing: Il processo di comprensione e trasformazione della query dell'utente per ottimizzare la ricerca. Ciò può includere tecniche come lo stemming (riduzione delle parole alla loro radice), la rimozione delle stop words (eliminazione delle parole comuni), e l'espansione della query (aggiunta di termini correlati).
Relevance Feedback: Una tecnica in cui l'utente fornisce feedback sulla rilevanza dei documenti recuperati, che viene poi utilizzato per migliorare i risultati di ricerca.
Applicazioni dell'Information Retrieval:
L'IR è alla base di molte applicazioni che usiamo quotidianamente, tra cui:
Sfide attuali nell'Information Retrieval:
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