Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Ca. 19 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
2 Stunden zum Abschließen

Orientation

You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.

...
2 Videos (Gesamt 15 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
2 Videos
Course Introduction Video11m
6 Lektüren
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10m
Syllabus10m
About the Discussion Forums10m
Updating your Profile10m
Social Media10m
Course Errata10m
2 praktische Übungen
Orientation Quiz15m
Pre-Quiz30m
4 Stunden zum Abschließen

Week 1

During this week's lessons, you will learn of natural language processing techniques, which are the foundation for all kinds of text-processing applications, the concept of a retrieval model, and the basic idea of the vector space model.

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6 Videos (Gesamt 94 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Lesson 1.2: Text Access9m
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26m
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10m
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9m
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17m
1 Lektüre
Week 1 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
Woche
2
4 Stunden zum Abschließen

Week 2

In this week's lessons, you will learn how the vector space model works in detail, the major heuristics used in designing a retrieval function for ranking documents with respect to a query, and how to implement an information retrieval system (i.e., a search engine), including how to build an inverted index and how to score documents quickly for a query.

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6 Videos (Gesamt 102 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Lesson 2.2: TF Transformation9m
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18m
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21m
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18m
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17m
1 Lektüre
Week 2 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
Woche
3
7 Stunden zum Abschließen

Week 3

In this week's lessons, you will learn how to evaluate an information retrieval system (a search engine), including the basic measures for evaluating a set of retrieved results and the major measures for evaluating a ranked list, including the average precision (AP) and the normalized discounted cumulative gain (nDCG), and practical issues in evaluation, including statistical significance testing and pooling.

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6 Videos (Gesamt 75 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
6 Videos
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12m
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115m
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210m
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10m
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15m
2 Lektüren
Week 3 Overview10m
Programming Assignments Overview10m
2 praktische Übungen
Week 3 Practice Quiz1h
Week 3 Quiz1h
Woche
4
4 Stunden zum Abschließen

Week 4

In this week's lessons, you will learn probabilistic retrieval models and statistical language models, particularly the detail of the query likelihood retrieval function with two specific smoothing methods, and how the query likelihood retrieval function is connected with the retrieval heuristics used in the vector space model.

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7 Videos (Gesamt 88 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
7 Videos
Lesson 4.2: Statistical Language Model17m
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12m
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112m
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29m
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19m
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213m
1 Lektüre
Week 4 Overview10m
2 praktische Übungen
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h
4.4
103 BewertungenChevron Right

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Top reviews from Text Retrieval and Search Engines

von JHSep 21st 2016

Great course for those trying to understand how ro analyse and process text data. It has the right amount of tools to help you understand the basics of information retrieval and search engines.

von PMAug 29th 2016

A great overview of text retrieval methods. Good coverage of search engines. A longer course will cover search engine better (remember this is a 6 weeker)

Dozent

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ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

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This Kurs is part of the 100% online Master in Computer Science from University of Illinois at Urbana-Champaign. If you are admitted to the full program, your courses count towards your degree learning.

Über University of Illinois at Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Über die Spezialisierung Data-Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
Data-Mining

Häufig gestellte Fragen

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