|
3-Mustaqil ta’lim.
№
|
Ma’ruzalar mavzulari
|
Dars soatlari hajmi
|
1-semestr
|
|
Axborotni izlash va ajratishda Sodda Bayes algoritmlari.
|
2
|
|
Axborot va fayllarni izlash va ajratish prinsiplari.
|
2
|
|
Axborotlarni izlash va ajratish vektorlarning usul va algoritmlari.
|
2
|
|
Bulev qidiruv tizimi algoritmlarini yaratish.
|
2
|
|
Axborotni izlashni sinflashtirishda Sodda Bayes modelini ahamiyati.
|
2
|
|
Axborotlarni izlash va ajratishda ma’lumotlar bazasini shakllantirish texnologiyalari.
|
2
|
|
Amaliyotda axborotni izlashda Veb resurslarning avzallikklari.
|
2
|
|
Axborotni izlashda ma’lumotlar bazasi.
|
2
|
|
Axborotni izlash funksiyalarining ishlash prinsiplari va tuzulmasi.
|
2
|
|
Axborotni izlashda vektor modeli va atamalarini baholash.
|
2
|
|
So’rov bo’yicha axborot izlash va ajratib olish usullari.
|
2
|
|
Murakkab qidiruv tizimida axborotni ajratib olish.
|
2
|
|
Axborot izlash tizimlarida indeks yaratish modeli va usullari.
|
2
|
|
Axborot va matnlarni ajratishda matrisali vektorlash modellari.
|
2
|
|
Ishonchli axborot izlash tizimlarini modellari va algoritmlari
|
2
|
Mustaqil o’zlashtiriladigan mavzular bo’yicha talabalar tomonidan mustaqil ishlarni tayyorlash va uni taqdimot qilish uchun tavsiya etiladi.
Fan bo’yicha magistrlar bilimini baholash va nazorat qilish me’zonlari
Baholash usullari
|
Ekspress testlar, yozma ishlar, og’zaki so’rov prezentasiyalar.
|
Baholash me’zonlari
|
5-4,31-100-87 ball “a’lo”.
Xulosa va qaror qabul qilish. Ijodiy fikrlay olish.
Mustaqil mushohada yurita olish. Olgan bilimlarini amalda qo’llay olish. Mohiyatini tushuntirish. Bilish, aytib berish. Tasavvurga ega bo’lish.
|
|
4,30-3,61- 86-73 “yaxshi”.
Mustaqil mushohada qilish. Olgan bilimlarini amalda
qo’llay olish. Mohiyatini tushuntirish. Bilish, aytib berish.
Tasavvurga ega bo’lish
|
|
3,60-3,01-72-60 “qoniqarli”.
Mohiyatini tushuntirish. Bilish, aytib berish
Tasavvurga ega bo’lish.
|
|
3 dan kam- 60 dan kam “qoniqarsiz”.
Aniq tasavvurga ega bo’lmaslik. Bilmaslik.
|
Fanni o’zlashtirish natijasida talaba:
predmet sohani tahlil qilish jarayonida axborotni izlash va axborotni ajratishning loyihalash usullarini takomillashtirish; masalani yechish uchun axborotni izlash modullarining tuzilishida axborotni ajratib olish,ekspertizadan o’tkazish, izlash va ularning funksional tuzilishi hamda ular asosida zamonaviy avtomatlashtirilgan axborot tizimlarida axborotlarni izlashni loyihalash masalalarini tanlashda tasavvur va bilimga ega bo’lishi;
axborotlarni izlash va shakllantirish prinsiplari, axborotlarni izlashni loyixalashtirish mezonlari va uslublarini o’rganish; axborotlarni izlashda dasturiy vositalarning ishlash modullarining tuzilishi asosida axborotni ajratish va izlash bo’yicha ko’nikmalariga ega bo’lish;
axborot izlash tizimlarining xarakteristikalarini tahlil qilish;
axborot izlashning xavfsizlik tizimlarini funksional parametrlarini aniqlay olish;
axborotlarni ajratish va izlashning nazariy va amaliy loyixalashtirish uslublarini o’rganishni amalga oshirish masalalari to’g’risida aniq malakalariga ega bo’lishi kerak.
Kreditlarni olish uchun talablar:
Fanga oid nazariy va amaliy tushunchalarni to’la o’zlashtirish, tahlil natijalarini to’g’ri aks ettira olish, o’rganilayotgan jarayonlar haqida mustaqil fikr yuritish va joriy, oraliq nazorat shakllarida berilgan vazifa va topshiriqlarni bajarish, yakuniy nazorat bo’yicha yozma ishni topshirish.
Baholarni konvertasiya qilish jadvali (5 ballik tizimdan foizga)
5 balli
|
100%
shkala
|
|
5 balli
|
100%
shkala
|
|
5 balli
|
100%
shkala
|
5,00 — 4,96
|
100
|
4,30 — 4,26
|
86
|
3,60 — 3,56
|
72
|
4,95 — 4,91
|
99
|
4,25 — 4,21
|
85
|
3,55 — 3,51
|
71
|
4,90 — 4,86
|
98
|
4,20 — 4,16
|
84
|
3,50 — 3,46
|
70
|
4,85 — 4,81
|
97
|
4,15 — 4,11
|
83
|
3,45 — 3,41
|
69
|
4,80 — 4,76
|
96
|
4,10 — 4,06
|
82
|
3,40 — 3,36
|
68
|
4,75 — 4,71
|
95
|
4,05 — 4,01
|
81
|
3,35 — 3,31
|
67
|
4,70 — 4,66
|
94
|
4,00 — 3,96
|
80
|
3,30 — 3,26
|
66
|
4,65 — 4,61
|
93
|
3,95 — 3,91
|
79
|
3,25 — 3,21
|
65
|
4,60 — 4,56
|
92
|
3,90 — 3,86
|
78
|
3,20 — 3,16
|
64
|
4,55 — 4,51
|
91
|
3,85 — 3,81
|
77
|
3,15 — 3,11
|
63
|
4,50 — 4,46
|
90
|
3,80 — 3,76
|
76
|
3,10 — 3,06
|
62
|
4,45 — 4,41
|
89
|
3,75 — 3,71
|
75
|
3,05 — 3,01
|
61
|
4,40 — 4,36
|
88
|
3,70 — 3,66
|
74
|
3,00
|
60
|
4,35 — 4,31
|
87
|
3,65 — 3,61
|
73
|
3,0 dan kam
|
60 dan kam
|
Asosiy va qo’shimcha o’quv adabiyotlar hamda axborot manbaalari
Asosiy adabiyotlar
Christopher D. Manning Prabhakar Raghavan Hinrich Schutze. An Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press — Cambridge, 2009. Режим доступа: http://nlp.stanford.edu/IR-book/information-retrieval-book.
Кристофер Д.Маннинг(Стенфордский университет), Прабхакар Рагхаван (Yahoo! Research), Хайнрих Шютце (Университет Штутгарта) Введение в информационный поиск, Москва • Санкт-Петербург • Киев 2011.
B.С.Гусев Google эффективный поиск краткое руководство, диалектика Москва, Санкт-Петербург, Киев, 2006.
Т.В.Батура. Математическая лингвистика и автоматическая обработка текстов на естественном языке. учеб. пособие / Т. В. Батура ; Новосиб. гос. ун-т. – Ново- сибирск : РИЦ НГУ, 2016. – 166 с.
Т.В.Батура, М. В.Чаринцева. Основы обработки текстовой информации. Учебное пособие. Новосибирск 2016 г.
Лукашевич Н.В. Автоматический анализ тональности текстов по отношению к заданному объекту и его характеристикам // Электронные библиотеки. 2015. Т. 18. № 3-4. С. 88-119.
Qo’shimcha adabiyotlar
Г. М. Чечин, Е. В. Положенцев, С. В. Нижникова "Поиск информации в сети Internet", Методические указания для студентов РГУ Ростов-на-Дону 2001 г.
В.Н.Романенко, Г.В.Никитина Сетевой информационный поиск СПб «Профессия», 2005, 288 ст.
Bo Pang, Lillian Lee. Opinion Mining and Sentiment Analysis // Foundations and Trends in Information Retrieval. 2008. № 2. P. 1–135.
Кобзарева Т. Ю. В поисках синтаксической структуры: автоматический анализ русского предложения с опорой на сегментацию. М.:РГГУ, 2015.371с.
Internet saytlari
Zhai, Cheng Xiang, and John Lafferty. 2002. Two-stage language models for information retrieval. In Proc. SIG IR , pp. 49-56. ACM Press, doi: http:/ / doi.acm.org /10.1145 / 564376. 564387.
Zhang, Tong, and Frank J. Oles. 2001. Text categorization based on regularized linear classification methods. /R 4(l):5-31. URL: http: ist.psu. edu / zha gооtext. html.
Zobel, Justin, Alistair Moffat, Ross Wilkinson, and Ron Sacks-Davis. 1995. Efficient retrieval of partial documents. IP&M 31(3):361-377. doi. http : / / d.x.doi.org /10. 1016 /0306-4573 (94)00052 -5.13.
https://softcatalog.info/ru/;
https://rlab.ru;
https://ziyonet.uz;
https://dicom.spb.ru;
Do'stlaringiz bilan baham: |
