Prüfungsprotokolle lesen
Protokolle (2 gefunden)
| Nr. | Prüfer | Fach |
| 715 | Leser Prof. | Information Retrieval |
Protokoll
= Datum der Prüfung 16.03.2015 = Benötigte Lernzeit als Empfehlung 2 Wochen bei regelmäßigem Besuch der Veranstaltungen = Verwendete Materialien (Bücher, Skripte etc...) Vorlesungsfolien und Lehrbuch "Introduction to Information Retrieval [Manning, Schütze] = "Atmosphäre" der Prüfung / Verhalten der Beisitzer sehr angenehme Prüfung, kleiner Smalltalk von Herr Lesers Seite um Nervostität zu nehmen. Beisitzer war ruhig und hat protokolliert. Fragen haben sich sehr auf Vorlesungsfolien bezogen; er fragt allerdings auch nach möglichen Implementierungen - man sollter also zu den meisten Verfahren auch eine Idee haben, wie man diese effizient implementiert. = Prüfungsfragen Was muss man mit den Dokumenten machen, bevor man sie indexieren kann? -Preprocessingverfahren aufzählen -Lemmatizing vs Stemming Pro & Contra aufzählen Annahme Preprocessing ist fertig - Wie kann man die Indexierung effizient implementieren? -Gesucht war eigentlich der block-based-Ansatz aus der Vorlesung - der fiel mir aber nicht komplett ein, also habe ich mir schnell einen alternativen Algorithmus ausgedacht, der auch akzeptiert wurde - daraufhin wurde allerdings gefragt, wie man diesen denn effizient parallelisieren könne Was ist Language Modelling? -Definition und Beispielanwendungen aufzählen Wie wird es implementiert? -N-Gramm-Frequenzen zählen, man benötigt einen Test-Corpus Welchen Corpus benutzt T9? -vorgegebener Corpus sowie gesammelte Nutzereingaben Welches Problem tritt beim Language Modelling auf? -Data Sparsity Warum löst ein größerer Corpus das Problem nicht und warum tritt es auf? -große N-Gramme besitzen exponentiell viele Kombinationen an Wörtern, kann durch größere Corpora nicht wirklich abgedeckt werden (Annahme Alphabet Größe 100, sowieso 4-Gramm - wie viele Kombinationen? 100^4) Besitzt eine natürliche Sprache weitaus mehr oder weniger Wortkombinationen als Kombinationen von Wörtern bei großen N-Grammen? -weitaus weniger, Betrachtung als semantisch unabhängige Wörter entspricht nicht der reellen Sprache Wie kann man das Data-Sparsity-Problem lösen? -Smoothing -Laplace (welches Problem tritt auf? - zu viel Wahrscheinlichkeitsmaße auf unbekannte Ereignisse) -Lidstone (wie funktioniert das Verfahren zum Finden von Lambda?) -Back-Off-Model (Erklärung + alternativer Ansatz der gewichteten N-Gramm-Modell-Gleichung) = Note (Optional) 1,7 = Fazit (Gute/schlechte Prüfung , angemessene Benotung etc...) Sehr angenehme Prüfung - es wird sich bemüht, dass man die Nervosität etwas abwirft bevor es zu den Fragen kommt. Benotung war überraschend positiv, da ich zwischendrin etwas gestrauchelt habe - insofern sehr angemessene und studentenfreundliche Benotung
| Nr. | Prüfer | Fach |
| 966 | Leser Prof. | Information Retrieval |
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