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Oct 6, 2018

NL19: relevancia y búsqueda

Notas al programa

¿Alguna vez te has preguntado qué base de datos se utiliza para implementar motores de búsqueda? Si se lo preguntas a Sebastián te gruñirá que para eso no se utilizan bases de datos sino sistemas de recuperación de la información cuya arquitectura e historia es totalmente diferente al de las bases de datos SQL tradicionales y que son algo fascinante, como para hacer al menos un episodio de Nación Lumpen.

Como te puedes imaginar, el episodio que hoy te traemos es exactamente esto pero no hubiesa sido posible sin dos invitados de lujo:

  • Óscar Huarte, actualmente PO del equipo de relevancia en Stratio y con más de 15 años de experiencia con sistemas de búsqueda.
  • Julien Meynet, científico de datos en Letgo y gran experto en búsqueda cuya experiencia se remonta a los 2000s en Yahoo.

Con ellos, vuestros locutores habituales:

La dedicatoria del episodio es doble:

Enlaces/referencias:

  • El libro más clásico. Eso sí, la mayoría de su contenido se sigue utilizando en 2018.
  • Survey que detalla BM25
  • Curso en Coursera sobre text retrieval
  • Principales productos tecnológicos:
    • Apache Lucene https://lucene.apache.org/
    • Apache Solr https://lucene.apache.org/solr/
    • Elasticsearch https://www.elastic.co/
    • Vespa http://vespa.ai/
  • Las palabras se suelen distribuir siguiendo power laws
  • Soundex es una forma de considerar la fonética de las palabras. Algo similar está detrás de la magia de buscar “Estifen jokins” en Google y encontrar lo que queremos
  • Ejemplo de uso de Lucene para sugerir mnemónicos: https://github.com/sortega/mms
  • La métrica favorita de Julien: MRR. Expected Reciprocal Rank for Graded Relevance, O. Chapelle et al. CIKM 2009 http://olivier.chapelle.cc/pub/err.pdf
  • No dejen de leer a Leon Bottou para aprender sobre “counterfactual learning”. Counterfactual Reasoning and Learning Systems: The Example of Computational Advertising, Leon Bottou et al. JMLR 2013 http://jmlr.org/papers/v14/bottou13a.html