DAX(Data Analysis Expressions)関数とは？
Power BIの様々な情報に触れていると、ちょこちょこ目にする「DAX」「DAX関数」「DAX言語」といったキーワード。 「DAX関数」という言葉からすると、Excelの関数のようなものかなと想像できますが、基本的にはそのイメージ通り、Excelの関数（sumやAverageのような）数式、演算子（+,-,*,/など）を使用して、新たなデータを作れる便利な機能です。 しかし、このDAX関数は、初心者が実際に使ってみようとすると、大きな壁として立ちはだかってくることがあります。 Power BIを学んでいくと必ず当たる大きな壁、それがDAX関数といえるでしょう。 この壁を乗り越えるためには、Excel関数とDAX関数の違い、インプットにどのような値を指定し、アウトプットとしてどのような値が出力されるのか、といった基本的な項目をしっかり押さえておく必要があります。 今回の記事では、DAXとは
任意の辞書で「もしかして」検索機能を提供するライブラリまたはアルゴリズム
誤字を検出して正解の単語をサジェストする、いわゆる「もしかして」検索を実装しようとしています。 使用する正解の単語コーパス(以下『辞書』)を検索対象の項目ごとに切り替えて精度を上げる運用を考えています。 (例えば氏名の項目には『氏名データベース』から、注文の項目には『自社の取扱い商品名リスト』から生成した辞書をそれぞれ割り当てます) オンプレミス環境で任意の辞書からレーベンシュタイン距離が1の誤字(挿入、置換、削除を1文字行って正解に合致する誤字)と正解を表示することが目的です。 日本語に対してこの校正用途で使用可能なライブラリまたはアルゴリズムは公開されているのでしょうか。 言語やOSは問いません。 自作のコードではgrepとループを繰り返す総当たり処理しか思いついていないため、項目数や辞書の単語数が増えてくると低速になることを懸念しております。 高速なライブラリがあれば試用したいのです
簡単に高速なスペルチェックや補完が実装できる?!symspellの紹介 - Qiita
Introduction スペルチェックや補完、文字のあいまい検索が機能に欲しいってことってありますよね。 現在高性能なものは統計的学習ベース（特に日本語の場合かな漢字変換もあるので）と予測され、高性能です。 しかし大量のデータがなければ作成できません。 また代わりにElasticsearchやsolr、もしくはluceneを使う手もあります。 しかしその時間やリソースがない場面もあるかと思います。 (例えば、kaggleでもスペルチェックが有効な場面がありました。） そこで辞書さえあれば実装できるアルゴリズムの一つを紹介いたします。 実装しやすく速いのでありがたいです。 オリジナル実装はWolf Garbeによるもので、こちらにあります。 wolfgarbe/SymSpell オリジナルはC#ですがJavaやC++等の再実装が揃っています。 文字列の差異数ベースの手法 曖昧な文字列検索を
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