Mathias Arlaud
Co-Founder & COO @Bakslash - Co-Founder & CTO @Synegram
À la recherche
du sens
@matarld
@afup
À la recherche
du sens
@matarld
@afup
Moi, c'est
Mathias.
@matarld
@afup
Je m'appelle
Mathias.
@matarld
@afup
4A65206D27617070656C6C65
4D6174686961732E
4D6F692C206327657374
4D6174686961732E
Moi, c'est Mathias.
Je m'appelle Mathias.
@matarld
@afup
@matarld
@afup
4.8
Comment quitter VIM?
Quitter son emploi avec rupture conventionnelle
Salon du
vigneron indépendant
VIM pour les nuls
Impossible de fermer VIM
2.4
1.2
0.6
@matarld
S_d = \sum_{t}^{T_q} [\sqrt{|t_d|} \cdot (1+\log (\frac{|D|}{|D_t|+1}))] \cdot \frac{|T_d|}{|T_q|}
\sum_{t}^{T_q}
\sqrt{|t_d|}
(1+\log (\frac{|D|}{|D_t|+1}))
\frac{|T_d|}{|T_q|}
@afup
Pour chaque mot de la requête
Term frequency (TF)
Inverse document frequency (IDF)
Coordination factor (C)
@matarld
@afup
\sum [TF \cdot IDF] \cdot C
\sum
TF
IDF
C
@matarld
@afup
VIM pour les nuls
\sum
S= \sum [TF \cdot IDF] \cdot C
TF
IDF
C
= [TF_{VIM} \cdot IDF_{VIM} + TF_{pour} \cdot IDF_{pour} + TF_{les} \cdot IDF_{les} + TF_{nuls} \cdot IDF_{nuls}] \cdot C
TF_{VIM}
TF_{pour}
TF_{les}
TF_{nuls}
IDF_{VIM}
IDF_{pour}
IDF_{les}
IDF_{nuls}
C
@matarld
@afup
Term Frequency (n.f):
Ce mot apparaît souvent dans le document?
\sum [TF \cdot IDF] \cdot C
TF
@matarld
@afup
TF_t = \sqrt{|t_d|}
Nombre d'occurences du mot "t" dans le document "d"
Racine carrée
@matarld
@afup
TF_t \approx |t_d|
@matarld
@afup
VIM et développeurs
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
@matarld
@afup
VIM et développeurs
= [1 \cdot IDF_{VIM} + 1 \cdot IDF_{et}] \cdot C
= [1 \cdot IDF_{VIM} + 1 \cdot IDF_{devs}] \cdot C
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
TF_{VIM} = \sqrt1
TF_{et} = \sqrt1
TF_{devs} = \sqrt0
TF_{VIM} = \sqrt1
TF_{et} = \sqrt0
TF_{devs} = \sqrt1
S = [\sqrt1 \cdot IDF_{VIM} + \sqrt1 \cdot IDF_{et} + \sqrt0 \cdot IDF_{devs}] \cdot C
S = [\sqrt1 \cdot IDF_{VIM} + \sqrt0 \cdot IDF_{et} + \sqrt1 \cdot IDF_{devs}] \cdot C
@matarld
@afup
Inverse Document Frequency (n.f):
Ce mot est vraiment intéressant pour notre recherche ?
\sum [TF \cdot IDF] \cdot C
IDF
@matarld
@afup
Nombre de documents contenants le mot "t"
IDF_t = 1+\log (\frac{|D|}{|D_t|+1})
Nombre de documents
@matarld
@afup
IDF_t \approx \frac{|D|}{|D_t|}
@matarld
@afup
VIM et développeurs
= 2.5 \cdot C
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
IDF_{VIM} = 1.7
IDF_{et} = 0.8
IDF_{devs} = 1.3
IDF_{VIM} = 1.7
IDF_{et} = 0.8
IDF_{devs} = 1.3
S = [1 \cdot IDF_{VIM} + 1 \cdot IDF_{et}] \cdot C
= [1 \cdot 1.7 + 1 \cdot 0.8] \cdot C
= 3 \cdot C
S = [1 \cdot IDF_{VIM} + 1 \cdot IDF_{devs}] \cdot C
= [1 \cdot 1.7 + 1 \cdot 1.3] \cdot C
@matarld
@afup
Coordination factor (n.m):
Récompense les documents avec le plus haut pourcentage de mots présents dans la requête
\sum [TF \cdot IDF] \cdot C
C
@matarld
@afup
Nombre de mots dans la requête
C = \frac{|T_d|}{|T_q|}
Nombre de mots de la requête dans le document
@matarld
@afup
VIM et développeurs
= 1.6
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
C = \frac{2}{3}
C = \frac{2}{3}
S = 2.5 \cdot C
= 2.5 \cdot \frac{2}{3}
= 2
S = 3 \cdot C
= 3 \cdot \frac{2}{3}
@matarld
@afup
VIM et développeurs
1.6
2
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
\approx
@matarld
@afup
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
@matarld
@afup
...
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
[token1] [token2] [token3] [...]
filtres de caractères
générateur de tokens
filtres de tokens
@matarld
@afup
un secret
Filtres de caractères:
xq vhfuhw
|| ||||||
html_strip, mapping, pattern_replace
@matarld
@afup
html_strip
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
filtres de caractères
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
||| |||||||||||| |||||||||| ||||||||
@matarld
@afup
foo+bar=baz
Générateurs de tokens:
[foo] [bar] [baz]
letter, whitespace, simple_pattern, ...
@matarld
@afup
whitespace
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
[Les] [Développeurs] [🥰] [développer] [avec,VIM!]
générateurs de tokens
@matarld
@afup
[👍] [and] [D0WN]
Filtres de tokens:
[up] [down]
synonym, phonetic, stopwords, ...
| |
@matarld
@afup
word_delimiter
[Les] [Développeurs] [🥰] [développer] [avec,VIM!]
filtres de tokens
[Les] [Développeurs] [🥰] [développer] [avec] [VIM]
@matarld
@afup
lowercase
filtres de tokens
[Les] [Développeurs] [🥰] [développer] [avec] [VIM]
[les] [développeurs] [🥰] [développer] [avec] [vim]
@matarld
@afup
stopwords
filtres de tokens
[les] [développeurs] [🥰] [développer] [avec] [vim]
[développeurs] [🥰] [développer] [vim]
@matarld
@afup
synonym
filtres de tokens
[développeurs] [🥰] [développer] [vim]
[développeurs] [aimer] [développer] [vim]
@matarld
@afup
stemmer
filtres de tokens
[développeurs] [aimer] [développer] [vim]
[développ] [aim] [développ] [vim]
@matarld
@afup
...
Les Développeurs 🥰 développer avec,VIM!
[développ] [aim] [développ] [vim]
@matarld
@afup
VIM et développeurs
Développer avec VIM, introduction pour développeurs débutants
VIM et nano, la comparaison
1.6
2
\approx
@matarld
@afup
[VIM] [et] [développeurs]
1.6
2
[1 \cdot 1.7 + 1 \cdot 0.8] \cdot \frac{2}{3} =
[1 \cdot 1.7 + 1 \cdot 1.3] \cdot \frac{2}{3} =
[VIM] [et] [nano]
[la] [comparaison]
[Développer] [avec] [VIM]
[introduction] [pour] [développeurs] [débutants]
\approx
@matarld
@afup
[vim] [développ]
1.6
2
[développ] [vim] [introduct] [développ] [début]
[vim] [nano] [compar]
[1 \cdot 1.7] \cdot \frac{1}{2} =
0.9
[1 \cdot 1.7 + \sqrt2 \cdot 1.3] \cdot \frac{2}{2} =
3.5
\lt
\approx
@matarld
@afup
Merci!
[AFUP] Elasticsearch
By Mathias Arlaud
