정보검색 및 실습

0. 강의계획
- 교재: An Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, et al., online edition 2009 Cambridge UP
- 수업운영방식: 강의 및 실습
- 성적평가방식: 중간고사 35% + 기말고사 35% + 실습/과제/출석 30%
0-1. 파이썬 소개 [PDF]
0-2. 파이썬 자료형/변수 [PDF]
0-3. 파이썬 제어문 [PDF]
0-4. 파이썬 함수 [PDF]
1. Chapter 1. Boolean Retrieval [PDF]
2. Chapter 2. The term vocabulary and postings lists [PDF]
3. Chapter 3. Dictionaries and tolerant retrieval [PDF]
4. Chapter 6-1. Scoring, Term Weighting [PDF]
5. Chapter 6-2. The vector space model [PDF]
6. Chapter 8. Evaluation in Information Retrieval [PDF]
7. Chapter 9. Relevance Feedback [PDF]
8. Chapter 11. Probabilistic Information Retrieval [PDF]
9. Chapter 12. Language Models for IR [PDF]
10. Chapter 21. Link Analysis [PDF]
11. Chapter 13. Text Classification and Naive Bayes [PDF]

대상언어 및 문서셋: 영어 TREC AP88 문서셋 (242MB)
정보검색 모델: tf-idf weighting
Porter stemmer 추가 (Porter stemmer 모듈은 주어짐) 및 Sed/Awk 대신 Python을 이용한 Posting list 생성 모듈 구현
Python의 dictionary 대신 DB로 구현
Evaluation 포맷 출력 및 이를 이용한 성능 측정 (성능 측정 프로그램은 주어짐)
추가 옵션 (구현을 하면 추가 점수 주어짐)
- 정보검색 모델 추가: Vector space model (다양한 옵션 구현: lnc.ltc 등), BM25, Language model for IR
- Python으로 CGI 구현 (인터넷 브라우저에서 정보검색기 실행 가능 하도록)
- 한국어 정보검색기 구현 (음절 bigram model 이용)