fbpx
Skip to main content
  1. Nash
  2. Ingegneria Informatica - Specialistica
  3. Venerdì, 06 Ottobre 2006
  4.  Subscribe via email
Apro il topic ufficiale :P .

Domanda 1: ma il libro di basili e moschitti ("Statistical machine learning for IR", Aracne, 2005) non è in catalogo sul sito della aracne o sbaglio?! :shock:
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Anche perchè Moschitti ha detto che per ST e SST ci sarà il calcolo della delta, per i PT, invece, solo il numero di sottoalberi comuni!
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
arale ho capito il tuo ragionamento sugli alberi SST, ma secondo me contrasta con quanto scritto sulle slide; l'equazione dice:

delta(n1,n2)=0 se le produzioni sono differenti altrimenti
delta(n1,n2)=1 se pre-terminals altrimenti
delta(n1,n2)=produttoria (1+delta(figlio(n1,i),figlio(n2,i)))

quindi in questo caso

delta(A)=(1+delta(B,B)(1+delta(C,C)(1+delta(-,D)=(1+1)(1+1)(1+0)=4
delta(B)=1
delta(C)=1

come aveva detta elrud...
questo è quello che capisco dall'equazione,però non sono potuto venire martedì a lezione quindi se il prof l'ha spiegata meglio o ha detto qualcos'altro, allora sarà giusto il tuo ragionamento...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
arale ho capito il tuo ragionamento sugli alberi SST, ma secondo me contrasta con quanto scritto sulle slide; l'equazione dice:

delta(n1,n2)=0 se le produzioni sono differenti altrimenti
delta(n1,n2)=1 se pre-terminals altrimenti
delta(n1,n2)=produttoria (1+delta(figlio(n1,i),figlio(n2,i)))

quindi in questo caso

delta(A)=(1+delta(B,B)(1+delta(C,C)(1+delta(-,D)=(1+1)(1+1)(1+0)=4
delta(B)=1
delta(C)=1

come aveva detta elrud...
questo è quello che capisco dall'equazione,però non sono potuto venire martedì a lezione quindi se il prof l'ha spiegata meglio o ha detto qualcos'altro, allora sarà giusto il tuo ragionamento...


Inbfatti calcolavamo il numero di sottoalberi, non la delta.. però mi sono confusa nel calcolo dei sottoalberi con l'1+...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
La delta, cmq, è zero se i due nodi sono uguali ed i figli (le produzioni) no (punto 1. pg 62)... come in questo caso!
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
perfetto, allora tutto ok...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Scusate, non ricordo una cosa, quando chiede la R-precision per R=n, vuole la precision calcolata sui primi n risultati? O suoi primi n risultati giusti?
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
sui primi n risultati...
ritornando ai tree kernel, come si calcala la funzione delta sui ST?
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Nel nostro caso è zero, perchè n1 è uguale a n2 ma differiscono le produzioni...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
questo per quanto riguarda delta(A) giusto?
delta B e delta C danno contributo 1 vero?
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Gli esercizi erano:
1)Per gli SST seguenti calcolare funzione delta:

A A
/\ /\
BC BC
| | | |
b c z c

Funzione Delta: (1+D(B,B))*(1+D(C,C))=(1)*(2)=2

2) Calcolare le strutture comuni fra questi due alberi PT:

A A
/\ /|\
BC BCD

Sono 6
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
questo per quanto riguarda delta(A) giusto?
delta B e delta C danno contributo 1 vero?

Sì nel caso di delta A.. e sì anche per delta B e delta C

Secondo voi KNN è lineare?
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation


Secondo voi KNN è lineare?


Secondo me, a differenza di Rocchio si...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Il KNN non è lineare...si vede dalla processo di classificazione e cmq c'è scritto sulle slide di moschitti (primo pacco ml)... cmq per quanto riguarda il pt sull'albero (A(B,C)) e (A(B,C,D)) lo string kernel viene pari a 3: infatti le sottostrutture in comune (quindi selezionando gli indici [1,2] dei figli del primo albero e [1,2] dei figli del secondo albero) sono (A(B)), (A(C)) e (A(B,C))!!! Ho il suo esercizio davanti!!!
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Il rocchio è lineare invece!!!
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Il KNN non è lineare...si vede dalla processo di classificazione e cmq c'è scritto sulle slide di moschitti (primo pacco ml)... cmq per quanto riguarda il pt sull'albero (A(B,C)) e (A(B,C,D)) lo string kernel viene pari a 3: infatti le sottostrutture in comune (quindi selezionando gli indici [1,2] dei figli del primo albero e [1,2] dei figli del secondo albero) sono (A(B)), (A(C)) e (A(B,C))!!! Ho il suo esercizio davanti!!!


quindi non si devo considerare i sottoalberi costituiti da un solo nodo?
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
scusa hai ragione, piccola confusione :)
Rocchio LINEARE
KNN NON LINEARE
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Scusate la domanda sciocca...
Ma Basili ha spiegato l'Information Extraction? E per quanto riguarda il Question Answering, visto che ha inserito le slides questa mattina, ce lo ritroveremo al test??
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
dei figli del primo albero e [1,2] dei figli del secondo albero) sono (A(B)), (A(C)) e (A(B,C))!!! Ho il suo esercizio davanti!!!


Moschitti martedì mentre svolgeva l'esercizio ha considerato per il PT anche i singoli nodi, quindi ha detto che era 6 e non 3...
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
Allora per fare un pò di chiarezza: l'ST (primo caso del tree kernel con la produttoria e 1+...) viene utilizzato per vedere tutte le sottostrutture in comune da due alberi di parsing: quindi se sono differenti, nada. Le sottostrutture prodotto potranno anche non avere i figli dell'albero iniziale. Poi abbiamo la stessa formula dell'ST con il lambda, usato per penalizzare alberi molto grandi. Il secondo kernel (SST, senza l'uno della produttoria) viene utilizzato per diminuire il numero di sottostrutture che vengono trovate...non esisterà una sottostruttura senza figli. Il terzo kernel, da vedere a occhio, vi sconsiglio la formula, ha la possibilità di analizzare anche alberi tra loro diversi, perchè posso selezionare solo certe parti di albero, come se fosse uno string kernel...spero di essere stato chiaro.
Comment
There are no comments made yet.
Accepted Answer Pending Moderation
credo che avete capito male, non ha alcun senso fare una cosa del genere, è come mettere tutto in isolamento.... l'altra volta aveva detto proprio sullo stesso esempio che erano 3 e infatti sono visibilissime ad occhio e poi si utilizz sempre il metodo per limitare la produzione delle sottostrutture.....non credo sia giusto....
Comment
There are no comments made yet.


There are no replies made for this post yet.
Be one of the first to reply to this post!