Information Retrieval and Web Search *  COMP6714

期末考试建议找一下以往的考试题目，刷题能提高20分。

刚刚考完，整个mind blowing 。

感觉要凉了。课件根本不清晰，考试也完全没example，题目还基于课件中基本并且云里雾里的例子各种提升拔高复杂化。

就是感觉上课教的是1+1， 考的是exp(fn(x))+log(g(y)) （略夸张），不过后者你绝对没在任何consultation、课件里看到过。

非常不推荐选这门课，可以说是在UNSW学的最烂的课没有之一。我的绩点都是过80的，第一次挂科说不定就要献给dr yifang sun了。

坑死人不偿命。

assignment和考试的问题描述不够准确严谨，这让学生也会担心评分标准的问题。

课件上有些关键计算有错误。MAP作为常考点，竟然不在课件里给出明确的公式。

课件的语言风格真的是深奥难懂，不得不存下视频。

课件的条理比较乱，复习的时候才能搞清楚知识点对应的是那个大类的问题。

能不选不选了,真的差,9418也是提前录制的视频,质量天差地别简直了.

Dr. Yifang Sun is a disaster.

good

20T3

第一门挂的课，平时分基本拿满

考试贼傻逼

ww ***

上课质量很差，感觉备课很不充分老是卡壳，而且课上有讲错的后面也没有订正，piazza回复也很慢，基本说的就是让你再回去看看lecture，没啥帮助。感觉prof.wang没把心思放在这门课上。有同学说他教的挺好，可能是我和老师没对上眼吧。。。感觉中国老师教的质量普遍较差（9311林老师，我当时整个学期就是CSDN里面屎里淘金自学，光听他讲课挂科妥妥的）。如果你之前上过王伟的课而且觉得还可以的话可以选，要是你之前没上过那还是建议别选，尤其是最后一学期，有挂科风险。

https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/contents-1.html

上面的链接是一个很好的参考教材，我觉得比王伟讲的还清楚，感觉他翻来覆去讲的东西这个教材一段两段话就说明白了。要是跟王伟对不上眼的同学可以看教材自学。

个人怀疑那个说90分并不是什么高分的要么是王伟本人要么是这门课的tutor

20T3

认真学还是能学到东西的，分数也不会太低。

需要真正理解课程内容，如果只想通过刷题，那final的分数一般不会太好。

至少我是拿了HD的。

（P.S. 20T3的9444倒是可以通过刷题拿高分，90分并不算什么高分）

本人从 TELE 转到 IT，这门课可以说是有史以来我在 UNSW 上过最烂的一门课。

老师授课极其拉胯，本身对 Slides 完全不熟悉，经常卡壳，同时条理混乱，在 Slides 翻来覆去的跳转。很多在《信息检索导论》里三言两语就能讲清楚的东西硬是嘴碎半天，不着终点，完全浪费时间。真正重要的算法，Slides 里还有不少错误。这些问题在 Recording 里都能直观感受到。

在 piazza 上的问答也并不用心，最常见的回答就是“我建议你回去看recording”或者“去Google”。同时态度极懒，甚至不愿意开放 WebCMS 以及 give 系统的提交窗口，一定要用 Command Line 来提交作业甚至是考试。最后的期末考试 15 分钟阅卷，2 小时做题，15 分钟提交。先不说题量是否合适，就凭他一定要用 Command Line 提交就浪费很多时间。

总体而言就是我目前在 UNSW 上过最烂的一门课。一学期 10 周时间，自学去看 《信息检索导论》 以及在网上看其他视频都能有更好的效果。

烂课一门

我个人还是挺喜欢Wei Wang的上课风格的， 他个人能力的确很突出， 对所要教授的内容理解十分到位。  最明显看出这一点的就是， 即便是用英文讲课， 但他还是能把知识解释的很清楚， 方便学生理解， 但却是有碍于英文表达能力， 可能没办法很准确和简洁的把话说完， 所以可能需要学生跟着他的课去反复听几遍。

而且相比有些课老师对着PPT硬怼， Wei Wang能够在里面加入很多自己的理解， 听起来会给你不一样的感受， 也给你多一个理解知识的思路， 假如都是对着PPT念词， 那还要老师上课干啥。

还有6714这门课内容其实挺丰富的， 上完后能对在引入deep learning以前的nlp有一些了解， 但他本人也说了， 希望能够把6714改成更接近现在的nlp， 所以课程也在慢慢变好， 后面再上的同学应该能学到更多的知识。 

但即便是还在改进的课， 里面干货也非常多。。 如果对nlp有兴趣， 或者想从事相关工作， 或者想读他的phd， 都很建议去上一下这个课， 也可以提前了解Wei Wang。

project难做是真的难做 挑战是真的挑战

assignment难度3/5是easy的 还剩2/5是拉开差距的

考试前你真的会觉得这门课可能要挂了。。。

但进考场后。。。你发现 其实还好 都是能够理解的题目

期末考试会给范围～ 期末是要把老师给的复习题刷懂了 过是绝对没问题的

HD努把力还是稳的 

王伟是我的小可爱 嘿嘿

除了project提交查重外，其他蛮良心。

王伟讲课还是很清晰易懂的，个人感觉听recording质量比上课质量好。。。因为王伟语速很快humm一直听容易疲劳。。18S2感觉删掉了很多之前几届讲过的东西，替换成了deeplearning神经网络之类的，但是感觉课程还是不太够充实。proj用pytorch写的所以和其他用TensorFlow的课程又不太一样。期末考试不难，给分也比较和善。

6714跟自然语言处理有关，个人感觉比9318难一些(可能是因为和9417相互覆盖的地方比较多），作业量比9318少，18s2只有一个assignment和一个project。是根据Stanford的课来的，中科大有同款ppt

6714，这门课学的很多，最后考试题量很大，考试题还不太按给的考纲出，因为这门课的老师也是教Data Mining的老师，按照Data Mining的术语的话，你复习的时候由于只复习规定内容很可能会出现Over fitting，为了避免Over fitting，你平时上课要好好理解，好好记住老师讲的内容，尽量generalise学到的知识（学到的知识可以应用到不同问题），最后的Test Error Rate才会降低，分数才可以高点。

作者：陈迪威
链接：https://www.zhihu.com/question/24357695/answer/132740090
来源：知乎
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I am doing this course in 16s2

Really enjoying the algorithms and the contents in the lecture.

Lecturer(Wang Wei) is a nice person and a responsible teacher.

At the beginning few weeks of this semester, he looked bit nervous and cannot make the teaching content clear, speaking hundreds of "actually" in the 3 hours lecture, however, since week 4, he made a huge improvement, and I really enjoy the content and can not wait to take his lecture!   

This blog records my detailed experience about this course:

http://www.changchen.me/blog/20160731/comp6714-information-retrieval-and-web-search-2016s2/ 

This Google doc shows all the content teaching in this course:

https://docs.google.com/document/d/1GmrqmyfUs-NWY6NwhVFr8ecPtMjeyUIHsfDh0XD6IOA/edit?usp=sharing