University of Twente at the TREC 2007 Enterprise Track : modeling relevance propagation for the expert search task

This paper describes several approaches which we used for the expert search task of the TREC 2007 Enterprise track.\ud We studied several methods of relevance propagation from documents to related candidate experts. Instead of one-step propagation from documents to directly related candidates, used by many systems in the previous years, we do not limit the relevance flow and disseminate it further through mutual documents-candidates connections. We model relevance propagation using random walk principles, or in formal terms, discrete Markov processes. We experiment with\ud innite and nite number of propagation steps. We also demonstrate how additional information, namely hyperlinks among documents, organizational structure of the enterprise and relevance feedback may be utilized by the presented techniques

University of Twente at GeoCLEF 2006: geofiltered document retrieval

In this report we describe the approach of the University of Twente to the 2006 Geo-CLEF task. It is based on retrieval by content and the subsequent filtering by geographical relevance utilizing a gazetteer. The results do not show an improvement inretrieval performance when taking geographical information into account

From document to entity retrieval : improving precision and performance of focused text search

Text retrieval is an active area of research since decades. Several issues have\ud been studied over the entire period, like the development of statistical models\ud for the estimation of relevance, or the challenge to keep retrieval tasks efficient with ever growing text collections. Especially in the last decade, we have also seen a diversification of retrieval tasks. Passage or XML retrieval systems allow a more focused search. Question answering or expert search systems\ud do not even return a ranked list of text units, but for instance persons with expertise on a given topic. The sketched situation forms the starting point of this thesis, which presents a number of task-specific search solutions and tries to set them into more generic frameworks. In particular, we take a look at the three areas (1) context adaptivity of search, (2) efficient XML retrieval, and (3) entity ranking.\ud In the first case, we show how different types of context information can\ud be incorporated in the retrieval of documents. When users are searching for\ud information, the search task is typically part of a wider working process. This\ud search context, however, is often not reflected by the few search keywords\ud stated to the retrieval system, though it can contain valuable information for\ud query refinement. We address with this work two research questions related\ud to the aim of developing context-aware retrieval systems. First, we show\ud how already available information about the user’s context can be employed\ud effectively to gain highly precise search results. Second, we investigate how\ud such meta-data about the search context can be gathered. The proposed\ud “query profiles” have a central role in the query refinement process. They\ud automatically detect necessary context information and help the user to explicitly\ud express context-dependent search constraints. The effectiveness of\ud the approach is tested with retrieval experiments on newspaper data.\ud When documents are not regarded as a simple sequence of words, but their content is structured in a machine readable form, it is attractive to\ud try to develop retrieval systems that make use of the additional structure\ud information. Structured retrieval first asks for the design of a suitable language\ud that enables the user to express queries on content and structure. We\ud investigate here existing query languages, whether and how they support\ud the basic needs of structured querying. However, our main focus lies on the\ud efficiency of structured retrieval systems. Conventional inverted indices for\ud document retrieval systems are not suitable for maintaining structure indices.\ud We identify base operations involved in the execution of structured queries\ud and show how they can be supported by new indices and algorithms on a\ud database system. Efficient query processing has to be concerned with the\ud optimization of query plans as well. We investigate low-level query plans of\ud physical database operators for the execution of simple query patterns. Furthermore,\ud It is demonstrated how complex queries benefit from higher level\ud query optimization.\ud New search tasks and interfaces for the presentation of search results,\ud like faceted search applications, question answering, expert search, and automatic\ud timeline construction, come with the need to rank entities instead of\ud documents. By entities we mean unique (named) existences, such as persons,\ud organizations or dates. Modern language processing tools are able to automatically\ud detect and categorize named entities in large text collections. In\ud order to estimate their relevance to a given search topic, we develop retrieval\ud models for entities which are based on the relevance of texts that mention the\ud entity. A graph-based relevance propagation framework is introduced for this\ud purpose that enables to derive the relevance of entities. Several options for\ud the modeling of entity containment graphs and different relevance propagation\ud approaches are tested, demonstrating the usefulness of the graph-based\ud ranking framework

The Lowlands team at TRECVID 2008

In this paper we describe our experiments performed for TRECVID 2008. We participated in the High Level Feature extraction and the Search task. For the High Level Feature extraction task we mainly installed our detection environment. In the Search task we applied our new PRFUBE ranking model together with an estimation method which estimates a vital parameter of the model, the probability of a concept occurring in relevant shots. The PRFUBE model has similarities to the well known Probabilistic Text Information Retrieval methodology and follows the Probability Ranking Principle

Optische Blackboxes im Optik-Anfangsunterricht

Aussagen über die Funktionsweise und damit auch den Inhalt komplexer Systeme zu erhalten steht im Mittelpunkt der Auseinandersetzung mit Blackboxes, welches nicht nur in der Physikausbildung sondern auch in anderen Naturwissenschaften und der Psychologie erfolgt. Während elektrische Blackboxes vielfältig evaluiert sind, gibt es für optische Blackboxes lediglich Ideen zur Gestaltung.In der hier ausschnitthaft vorgestellten empirischen Studie (N>200) wurden optische Blackboxes für den Anfangsunterricht Optik in Niedersachsen entwickelt und in einer Unterrichtssequenz evaluiert. Um Einblicke in eine förderliche Lernumgebung eben dieser Aufgabenformate zu erhalten, wurde auf ein 2x2 Design zurückgegriffen und sowohl die Form des Feedbacks als auch der Anleitungsgrad der Aufgaben variiert. Neben dem Fachwissen der Schülerinnen und Schüler wurden auch Aspekte der Motivation zu verschiedenen Zeitpunkten mittels Fragebogen erhoben.In der Auswertung wird auf den Schwierigkeitsgrad der Blackboxes eingegangen sowie mit der Skala „Interesse und Spaß“ ein Teil der verwendeten Motivationsskala hinsichtlich Gender-Effekt betrachtet

Optische Blackboxes im Optik-Anfangsunterricht

Aussagen über die Funktionsweise und damit auch den Inhalt komplexer Systeme zu erhalten steht im Mittelpunkt der Auseinandersetzung mit Blackboxes, welches nicht nur in der Physikausbildung sondern auch in anderen Naturwissenschaften und der Psychologie erfolgt. Während elektrische Blackboxes vielfältig evaluiert sind, gibt es für optische Blackboxes lediglich Ideen zur Gestaltung.In der hier ausschnitthaft vorgestellten empirischen Studie (N>200) wurden optische Blackboxes für den Anfangsunterricht Optik in Niedersachsen entwickelt und in einer Unterrichtssequenz evaluiert. Um Einblicke in eine förderliche Lernumgebung eben dieser Aufgabenformate zu erhalten, wurde auf ein 2x2 Design zurückgegriffen und sowohl die Form des Feedbacks als auch der Anleitungsgrad der Aufgaben variiert. Neben dem Fachwissen der Schülerinnen und Schüler wurden auch Aspekte der Motivation zu verschiedenen Zeitpunkten mittels Fragebogen erhoben.In der Auswertung wird auf den Schwierigkeitsgrad der Blackboxes eingegangen sowie mit der Skala „Interesse und Spaß“ ein Teil der verwendeten Motivationsskala hinsichtlich Gender-Effekt betrachtet

VITALAS at TRECVID-2008

In this paper, we present our experiments in TRECVID 2008 about High-Level feature extraction task. This is the first year for our participation in TRECVID, our system adopts some popular approaches that other workgroups proposed before. We proposed 2 advanced low-level features NEW Gabor texture descriptor and the Compact-SIFT Codeword histogram. Our system applied well-known LIBSVM to train the SVM classifier for the basic classifier. In fusion step, some methods were employed such as the Voting, SVM-base, HCRF and Bootstrap Average AdaBoost(BAAB)

Lernen mit optischen Blackbox-Experimenten

Vor dem Hintergrund der Weiterentwicklung der Aufgabenkultur wurde für den Physik-Anfangsunterricht (Jahrgang 5/6) eine Sequenz optischer Black-Box-Aufgaben entwickelt und im regulären Physikunterricht (N=250) eingesetzt. Erste Ergebnisse zeigen, dass die entwickelten Blackboxes für die Schülerinnen und Schüler einen interessanten Unterrichtsgegenstand mit angemessenem Schwierigkeitsgrad darstellen. Die Schülerinnen und Schüler arbeiten ausdauernd und erleben den Umgang mit den Experimenten als positiv und interessant, obwohl die Experimente alltagsfern und sich untereinander ähnlich sind. Dabei profitieren vor allem Teilnehmerinnen, welche sich hinsichtlich motivationaler Aspekte verbessern und eine Lücke zu den Teilnehmern teilweise schließen können.Ausgehend von diesen Ergebnissen werden zwei geplante Studien vorgestellt, eine Replikationsstudie in Klassen des 9. Jahrgangs und eine Studie mit dem productiv failure Ansatz im 6. Jahrgang