はてなのような自動キーワードリンクをtx-rubyで実装
はてなダイアリーやニコニコ大百科では、本文のキーワードに自動的にリンクが付くようになっていますが、ニコニコ大百科では、sennaとrubyを使って実装しているそうです。 はてなのようなキーワードリンクをRubyで付与する実例 僕もキーワードリンクを実装する機会があったのですが、そのときはtx-rubyを使いました。 tx-ruby これはtrieというデータ構造を扱うtxというライブラリを、rubyから使うものです。 rubyを介しても十分高速で、以前Wikipediaの見出し語約90万語をキーワードに使って試した際も、非常に高速に動作しました。 大変便利だったので、書いておきます。 tx-rubyのダウンロードはこちらから。 ダウンロードしたファイルを解凍したあと、そのディレクトリに移動して、 ruby setup.rb とすると、簡単にインストールできます。（Windowsでも使えます
Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
高速文字列解析の"別"世界 - 気ままなブログ
1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ
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