高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」の性能と使い方の紹介
この結果を見て単語ベクトルが変わるとNGTの性能が変わってしまうように感じた方がいるかもしれません。しかし、実はこれらの単語ベクトルはデータの次元数や件数が違っているため、それぞれの条件をあわせてみる必要があります。興味がある方は論文を読んで見比べて欲しいと思いますが、ここで重要なことは、NGTが高い精度にも関わらず、せいぜい100ミリ秒程度で検索できるという規模感であるということです。その規模感を感じてもらうために、これらの実験結果をご紹介しました。この実験以外にも論文の中では単語ベクトルの応用としてアナロジーと呼ばれる合成ベクトルでの実験やその他の比較手法の比較、実験結果の考察などもありますが今回は割愛します。 これまで紹介した内容と同じような実験はLinux系のサーバーであれば公開しているExperimental softwareという実験プログラムを使うと簡単に試すことができます。
Google Books Ngram Viewer
Release Notes July 2024 New dataset available A new Ngram Viewer dataset has been added. When new datasets are released, they contain up-to-date words and phrases, so charts for some ngrams may change. Charts also continue to change due to improvements in OCR and language detection, and as books are added to our corpus. Previous datasets (2009, 2012, 2019) have been removed from the corpus pulldow
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
きれいなグラフを呆れるほど簡単につくれるウェブツール
