Sease e tutta la community internazionale del London Information Retrieval Meetup è felice di presentare il primo #AperiTech in collaborazione con Codemotion!

Questo evento serale totalmente gratuito, è ideato per tutti gli appassionati e i professionisti del settore, e vi permetterà di conoscere tutte le novità del momento.

Il meetup sarà in presenza, presso The Hub - LVenture Group
Via Marsala, 29H, 00185 Roma RM, Italy.

L'evento aprirà le porte alle 19:00

È necessario registrarsi per poter accedere alla sala.
I talk saranno presentati in Italiano.

PRIMO TALK

La Ricerca Neurale arriva in Apache Solr: Approximate Nearest Neighbor, BERT e altro ancora!
- presentato da Alessandro Benedetti

Le prime integrazioni di tecniche di Machine Learning con la ricerca hanno permesso di migliorare il posizionamento dei risultati di ricerca (Learning to Rank), ma una delle limitazioni è sempre stata che i documenti dovevano contenere le parole chiave che l’utente digitava nella casella di ricerca per essere trovati.
Ad esempio, la query “tigre” non recuperava documenti contenenti il termine latino “panthera tigris”. Questo problema è chiamato “vocabulary mismatch” e nel corso degli anni è stato mitigato attraverso diversi approcci, come l'espansione delle query e dei documenti.

La Ricerca Neurale (Neural Search) è una tecnica di inteligenza artificiale che consente a un motore di ricerca di raggiungere i documenti semanticamente simili a ciò che ha ricercato l’utente, senza necessariamente contenere l’esatto termine ricercato.
Ciò evita la necessità di lunghi elenchi di sinonimi, apprendendo automaticamente la somiglianza tra i termini e le frasi della collezione, attraverso l’utilizzo di reti neurali profonde (deep neural networks) e la rappresentazione vettoriale.

Questo talk esplora il primo contributo ufficiale di Apache Solr su questo argomento, disponibile a partire da Apache Solr 9.0.

Nel corso dell’intervento verrà fornita una panoramica della Ricerca Neurale: verranno descritte le rappresentazioni vettoriali per le query e i documenti, e il funzionamento della ricerca vettoriale Approximate K-Nearest Neighbor (KNN).

Mostreremo quindi come la ricerca neurale possa essere utilizzata insieme a tecniche di Deep Learning (ad esempio, BERT) o direttamente su dati vettoriali, e come abbiamo implementato questa funzionalità in Apache Solr.

SECONDO TALK

Share-VDE: indicizzazione su vasta scala
- presentato da Andrea Gazzarini

Il progetto SHARE Virtual Discovery Environment (Share-VDE) è un’iniziativa che coinvolge una comunità internazionale di biblioteche/università e ne aggrega i cataloghi bibliografici e i file di autorità in un ambiente di discovery condiviso e basato sui linked data.
Una delle principali sfide del progetto è rappresentata dalla enorme quantità di dati che il sistema deve gestire in termini di
ricerca
manipolazione
presentazione
Il talk fornirà una panoramica del progetto con una necessaria introduzione al domain model, per poi esplorare nello specifico l’infrastruttura di indicizzazione, dettagliando strumenti e metodologie utilizzate per realizzare una struttura flessibile e scalabile.

Al termine dei talk ci sarà ampio spazio per una sessione di Q&A e per un po' di networking davanti ad un piccolo buffet!

Per informazioni scrivi a community@codemotion.it

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ATTENZIONE!

• l'evento è gratuito e aperto a tutti
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  #AperiTech è un'iniziativa di Codemotion in collaborazione con LVenture Group