Seminaria ogólnoinstytutowe:

Tematem będzie problem wyszukiwania encji podobnych do zadanych przez użytkownika w semantycznych grafach wiedzy. Jednym z problemów w tego typu zadaniach jest wieloznaczność niedospecyfikowanego zapytania użytkownika, tzn. nie wiadomo jaki konkretnie aspekt podanych przez użytkownika przykładów encyj jest dla użytkownika interesujący. Np. przy zapytaniu "Ignacy Jan Paderewski" nie wiadomo, czy użytkownikowi chodzi o to, aby system wyszukał przypadki innych ludzi będących np. patriotami polskimi, sławnymi pianistami, politykami, kompozytorami czy też posiadającymi jakikolwiek niepusty właściwy podzbiór tych cech. Jednym z możliwych rozwiązań jest stosowanie technik tzw. dywersyfikacji zbioru wyników, czyli zwiększania ich różnorodności, aby np. pokryć możliwie wiele potencjalnych aspektów (interpretacji) zapytania kosztem ewentualnego pogorszenia przeciętnej trafności wyników a posteriori. Przedstawiony w prezentacji model, oparty na tzw. aspektach maksymalnych naturalnie wspiera takie podejście, co będzie pokazane m.in. w stosownym małym twierdzeniu. Zaprezentowany zostanie też algorytm rangujący oparty na w/w modelu oraz pozytywne wyniki eksperymentalne wykonane na publicznie dostępnych zbiorach danych. Powyższe wyniki uzyskano w ramach grantu OPUS 5 NCN "DISQUSS" kierowanego przez prelegenta.