Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Improving BERT-based Query-by-Document Retrieval with Multi-task Optimization Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

Patapasco: A Python Framework for Cross-Language Information Retrieval Experiments

verfasst von : Cash Costello, Eugene Yang, Dawn Lawrie, James Mayfield

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

While there are high-quality software frameworks for information retrieval experimentation, they do not explicitly support cross-language information retrieval (CLIR). To fill this gap, we have created Patapsco, a Python CLIR framework. This framework specifically addresses the complexity that comes with running experiments in multiple languages. Patapsco is designed to be extensible to many language pairs, to be scalable to large document collections, and to support reproducible experiments driven by a configuration file. We include Patapsco results on standard CLIR collections using multiple settings.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Tweet2Story: A Web App to Extract Narratives from Twitter
Nächstes Kapitel City of Disguise: A Query Obfuscation Game on the ClueWeb
Fußnoten
Literatur
1.
Darwish, K., Oard, D.W.: Probabilistic structured query methods. In: Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 338–344 (2003)
2.
3.
Lin, J., Ma, X., Lin, S.C., Yang, J.H., Pradeep, R., Nogueira, R.: Pyserini: a python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations. In: Proceedings of the 44th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021) (2021)
4.
MacAvaney, S.: Opennir: a complete neural ad-hoc ranking pipeline. In: Proceedings of the 13th International Conference on Web Search and Data Mining, pp. 845–848 (2020)
5.
Macdonald, C., Tonellotto, N.: Declarative experimentation in information retrieval using pyterrier. In: Proceedings of the 2020 ACM SIGIR on International Conference on Theory of Information Retrieval, pp. 161–168 (2020)
6.
Peters, C., Braschler, M.: European research letter: cross-language system evaluation: the CLEF campaigns. J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 52(12), 1067–1072 (2001)CrossRef
7.
Qi, P., Zhang, Y., Zhang, Y., Bolton, J., Manning, C.D.: Stanza: a python natural language processing toolkit for many human languages. In: Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: System Demonstrations (2020)
8.
Van Gysel, C., de Rijke, M.: Pytrec_eval: an extremely fast python interface to trec_eval. In: SIGIR. ACM (2018)
Metadaten
Titel
Patapasco: A Python Framework for Cross-Language Information Retrieval Experiments
verfasst von
Cash Costello
Eugene Yang
Dawn Lawrie
James Mayfield
Copyright-Jahr
2022
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-030-99738-0

Electronic ISBN: 978-3-030-99739-7

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-99739-7_33

Neuer Inhalt

    Bildnachweise