吉祥寺・町田は昔、神奈川県だった 知事が捨てた街 - 日本経済新聞大学時代、友人に「東京を出て多摩川を越えたら神奈川県」と教えられたことがある。西日本出身者としては素直に信じていたのだが、実際に当てはまるのは一部だけ。中流域では「多摩川を越えても東京都」だ。しかしかつては違った。八王子や町田、多摩川の手前にある調布や成城、吉祥寺も神奈川県だった。なぜ東京になったのか。事情を探っていくと、長年の課題である水源問題と、複雑な政治事情が浮かび上がってきた。多摩が東京になって120年
HTTPリクエストを減らすために【終章】我々には1000msの猶予しか残されていない
このシリーズはHTTPリクエストの理解を通じてWebパフォーマンスの重要性について考える5章構成になっている。 【序章】HTTPリクエストは甘え 【CSS Sprite編】スプライト地獄からの解放 【WebFont編】ドラッグ＆ドロップしてコマンド叩いてウェーイ 【DataURI編】遅延ロードでレンダリングブロックを回避 【終章】我々には1000msの猶予しか残されていない 最終日は、我々フロントエンドデベロッパーに課せられた理想と現実のはざまについて冷静と情熱のあいだらへんで考えていく。まずは下記のブログを読んでもらいたい。 Google ウェブマスター向け公式ブログ: スマートフォンサイトの読み込み速度を改善するために まぁ読まなくてもいいのだが、ここで述べられている重要なことは2つ。 モバイルの平均読み込み時間は7秒 しかし、ユーザーは1秒未満を求めている 平均読み込み時間の7秒とい
OSSの類似画像検索プロジェクト Apache alike のご紹介 - 株式会社ロンウイット
alike での類似画像検索の主要な部分は上記の既存OSSを利用しているため、alike 自身は非常にコンパクトな構造になっています。下図にalikeのアーキテクチャを示します。 Apache alikeのデモ 下記のリンクをクリックすると、類似画像検索を体験できます。リンクをクリックして表示された画面の一番上の画像が「検索元」の画像で、2番目以降の画像が検索元と似ていると判断された類似画像一覧です。Luceneにより「似ている順」に表示されています。 http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01700.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full/ukbench01990.jpg http://rondhuit-demo.com/p/alike/ukbench/full
係り受けの次のステップ - コードネームは初話ユウ
いろいろ雑用に手を取られたりして間が空いてしまったが、その後も考えつづけている。 係り受けは現在(kakarotもcabochaも）正解率８割台。研究としてはそこそこいいものの、実用レベルから言うとまだ不十分だろう。97~98%程度にしたいところだが、それには何らかのブレークスルーが必要と思う。 JDC等を使って単語間の選好性を使うことを以前考えていたが、それだと若干改善はするかもしれないが、まだしょせん文の上っ面を見ているだけなので、ブレークスルーにまではならないような気がしてきた。それより、どうせいずれ意味の世界に踏み込まざるを得ないのだから、この際行ってしまおう、ということで、単なる係り受けを越えて意味解析にトライしようとしているところ。 さて「係り受けの次の意味解析」って何だろう？係り受けから先は混沌とした世界で、定番というか確立された技術はないような気がしているが、「必要だろうと
テキストセグメンテーションの研究紹介 - Kesinの知見置き場
自分の研究に間接的に使うことになって、最近勉強したのでメモ テキストセグメンテーションとは？ 自然言語処理の一種で、ブログなどの色々なトピックがごちゃまぜに書かれている非構造な文書を、ニュースのようにトピックごとに分割する手法です。 例 こんな感じに、段落ごとにコロコロとトピックが変わる節操のないブログが記事があったとします。 旅行 旅行 スポーツ 仕事 スポーツ 旅行 旅行 テキストセグメンテーションはこのような非構造な文書を、トピックが変わったところで分割してくれます。 旅行 旅行 スポーツ 仕事 スポーツ 旅行 旅行 応用先 ではテキストセグメンテーションができると何がうれしいのか？ 有望な応用先は、評判抽出、検索、要約といった他の自然言語処理の前処理に使用することです。自然言語処理の様々な手法は、１つ１つの文書に対して処理を行うように考えられていますが、あらかじめトピックごとに分割
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