課程資訊
課程名稱
 資訊檢索與擷取
Information Retrieval and Extraction 
開課學期
 104-1 
授課對象
 電機資訊學院  資訊網路與多媒體研究所  
授課教師
 陳信希 
課號
 CSIE5460 
課程識別碼
 922 U1910 
班次
  
學分
 3 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期四2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
 資111 
備註
 限學士班三年級以上
總人數上限：55人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1041CSIE5460_irie 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
 核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

課程概述

在巨量資料的世代，資訊以多樣化的語言文字與媒體呈現，透過不同的網路平台，在不同時空情境與社群間傳遞。資訊具有不同的顆粒大小，含括文件、實體、實體特性、實體關係等不同層次。本課程分成資訊檢索和資訊擷取兩部分，由文字檢索、多語言檢索、網路檢索、情境檢索、社群媒體檢索、到實體擷取、特性擷取、以及關係擷取等不同面向的理論、方法、技術、與應用。

課程內容
1. Introduction
2. An Overview On IR
3. Classic IR Models (Boolean Model, Vector Model, Probabilistic Model)
4. Advanced IR Models (Learning Model, Language Model, Topic Model)
5. Retrieval Evaluation
6. Relevance Feedback and Query Expansion
7. Chinese Information Retrieval
8. Text Operations
9. Classification and Clustering
10. Index Construction
11. Social Search
12. Entity Extraction
13. Relationship Extraction
14. Knowledge Base and Linked Data 

課程目標
 本課程學習資訊檢索和資訊擷取兩大領域的理論、方法、技術、與應用。
 
課程要求
 待補 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
  
指定閱讀
 課程投影片、講義、和參考書。 
參考書目
 1. Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval: The Concepts and Technology behind Search, Second edition, 2011.
2. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008.
3. Sunita Sarawagi, Information Extraction, Foundations and Trends in Databases, Vol. 1, No. 3, 2007, 261–377. 
評量方式
(僅供參考)
    
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 09/17  Introduction 
第2週
 9/24  Basic IR Concepts, Classic IR Models (Boolean Model, Weighting Schemes, Normalization and Vector Model) 
第3週
 10/01  Classic IR Models (Probabilistic Model), Alternative Models (Set-Based Model, Extended Boolean Model) 
第4週
 10/08  Fuzzy Set Model, Alternative Algebraic Models (Generalized Vector Space Model, Latent Semantic Indexing Model, Neural Network Model) 
第5週
 10/15  Alternative Probabilistic Models (BM25, Language Model, Language Model) 
第6週
 10/22  Bayesian Network Models, Distributed Representations, Term Projects 
第7週
 10/29  Retrieval Evaluation (Retrieval Metrics), Term Project Specification 
第8週
 11/05  Retrieval Metrics (BPREF, Rank Correlation Metrics), Reference Collection, User-based evaluation, How to read/write an IR paper 
第9週
 11/12  Midterm Exam 
第10週
 11/19  Relevance Feedback and Query Expansion (Framework for Feedback Methods, Explicit Relevance Feedback, Explicit Feedback Through Clicks, Implicit Feedback through Local Clustering) 
第11週
 11/26  Implicit Feedback through Local Analysis/Global Analysis, Natural Language Issues in IR 
第12週
 12/03  老師出國參加國際會議，助教帶領進行term project第一階段同學們報告 
第13週
 12/10  Fundamental of Information Extraction 
第14週
 12/17  Entity Extraction 
第15週
 12/24  Entity Extraction, Temporal and Event Processing 
第16週
 12/31  Knowledge Base and Linked Data 
第17週
 01/07  Question-Answering with Linked Data 
第18週
 01/14  Final Term Exam