目次
情報検索の基礎
- Christopher D.Manning(著)/ Prabhakar Raghavan(著)/ Hinrich Schütze(著)/ 岩野 和生(訳)/ 黒川 利明(訳)/ 濱田 誠司(訳)/ 村上 明子(訳)
- 1 論理検索
- 1.1 情報検索問題の例
- 1.2 逆インデックス構築の最初の試み
- 1.3 論理クエリーの処理
- 1.4 拡張された論理モデル対ランク付けされた検索
- 1.5 引用文献と参考図書
- 2 用語語彙とポスティングリスト
- 2.1 文書輪郭と文字列解読
- 2.2 用語の語彙を決定する
- 2.3 スキップポインターによる高速なポスティングリストの共通集合操作
- 2.4 位置ポスティングとフレーズクエリー
- 2.5 引用文献と参考図書
- 3 辞書と融通のきく検索
- 3.1 辞書検索の構成
- 3.2 ワイルドカードクエリー
- 3.3 スペル修正
- 3.4 音声上の修正
- 3.5 引用文献と参考図書
- 4 インデックスの構築
- 4.1 ハードウェア概説
- 4.2 ブロックソートインデックス
- 4.3 シングルパスインメモリーインデックス
- 4.4 分散インデックス
- 4.5 動的インデックス
- 4.6 他のタイプのインデックスについて
- 4.7 引用文献と参考図書
- 5 インデックスの圧縮
- 5.1 検索システムにおける用語の統計的性格
- 5.2 辞書の圧縮
- 5.3 ポスティングファイルの圧縮
- 5.4 引用文献と参考図書
- 6 スコア付け,用語重み付け,ベクトル空間モデル
- 6.1 パラメーターおよびゾーンインデックス
- 6.2 用語頻度と重み付け
- 6.3 スコア付けのベクトル空間モデル
- 6.4 改良型tf−idf関数
- 6.5 引用文献と参考図書
- 7 検索システム全体のスコア計算
- 7.1 効果的なスコア付けとランキング
- 7.2 情報検索システムのコンポーネント
- 7.3 ベクトル空間スコア付けとクエリー演算子の相互作用
- 7.4 引用文献と参考図書
- 8 情報検索の評価
- 8.1 情報検索システムの評価
- 8.2 一般的に使われているテストコレクション
- 8.3 ランクなし検索集合の評価
- 8.4 ランク付き検索結果の評価
- 8.5 関連性の評価
- 8.6 さらに広い観点から:システムの質とユーザーの実用性
- 8.7 検索結果のスニペット
- 8.8 引用文献と参考図書
- 9 適合フィードバックとクエリー拡張
- 9.1 適合フィードバックと疑似適合フィードバック
- 9.2 クエリー改良のためのグローバルな手法
- 9.3 引用文献と参考図書
- 10 XML検索
- 10.1 基本的なXML概念
- 10.2 XML検索の課題
- 10.3 XML検索のベクトル空間モデル
- 10.4 XML検索の評価
- 10.5 テキスト中心のXML検索対データ中心のXML検索
- 10.6 引用文献と参考図書
- 11 確率的情報検索
- 11.1 基本的な確率論の復習
- 11.2 確率ランキング原理
- 11.3 バイナリー独立モデル
- 11.4 評価といくらかの拡張
- 11.5 引用文献と参考図書
- 12 情報検索のための言語モデル
- 12.1 言語モデル
- 12.2 クエリー尤度モデル
- 12.3 情報検索における言語モデル手法と他の手法との対比
- 12.4 拡張言語モデル手法
- 12.5 引用文献と参考図書
- 13 テキストの分類とナイーブベイズ
- 13.1 テキスト分類問題
- 13.2 ナイーブベイズテキスト分類
- 13.3 ベルヌーイモデル
- 13.4 ナイーブベイズの性質
- 13.5 特徴選択
- 13.6 テキスト分類の評価
- 13.7 引用文献と参考図書
- 14 ベクトル空間分類
- 14.1 文書の表現とベクトル空間での関係性の指標
- 14.2 ロッキオ分類
- 14.3 k最近傍法
- 14.4 線形分類器対非線形分類器
- 14.5 クラス数が2より多い分類
- 14.6 バイアス−バリアンストレードオフ
- 14.7 引用文献と参考図書
- 15 サポートベクターマシンと文書の機械学習
- 15.1 サポートベクターマシン−線形分離可能な場合
- 15.2 サポートベクターモデルへの拡張
- 15.3 テキスト文書の分類における問題
- 15.4 アドホック情報検索での機械学習手法
- 15.5 引用文献と参考図書
- 16 フラットクラスタリング
- 16.1 情報検索でのクラスタリング
- 16.2 問題設定
- 16.3 クラスタリングの評価
- 16.4 K平均法
- 16.5 モデルに基づいたクラスタリング
- 16.6 引用文献と参考図書
- 17 階層的クラスタリング
- 17.1 階層的凝集クラスタリング
- 17.2 単一リンククラスタリングと完全リンククラスタリング
- 17.3 グループ平均凝集クラスタリング
- 17.4 重心クラスタリング
- 17.5 階層的凝集クラスタリングの最適性
- 17.6 分割可能クラスタリング
- 17.7 クラスターラベル付け
- 17.8 実装上の注意
- 17.9 引用文献と参考図書
- 18 行列の分解と潜在意味インデックス
- 18.1 線形代数の復習
- 18.2 用語文書行列と特異値分解
- 18.3 低階数近似
- 18.4 潜在意味インデックス
- 18.5 引用文献と参考図書
- 19 ウェブ検索の基礎
- 19.1 背景と歴史
- 19.2 ウェブの特徴
- 19.3 経済モデルとしての宣伝
- 19.4 検索のユーザーエクスペリエンス
- 19.5 インデックスのサイズと推定
- 19.6 ほぼ複製とシングリング
- 19.7 引用文献と参考図書
- 20 ウェブのクローリングとインデックス付け
- 20.1 概説
- 20.2 クローリング
- 20.3 インデックスを分散化する
- 20.4 接続サーバー
- 20.5 引用文献と参考図書
- 21 リンク解析
- 21.1 グラフとしてのウェブの世界
- 21.2 PageRank
- 21.3 ハブと権威者
- 21.4 引用文献と参考図書
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