Facebookの新しいリアルタイム解析システムとは？ - nokunoの日記
Facebookの新しいリアルタイム解析のシステムでは、HBaseで1日200億件のイベントを処理しているそうです。以下の記事の翻訳です。High Scalability - High Scalability - Facebook’s New Realtime Analytics System: HBase to Process 20 Billion Events Per DayFacebookがまたやってくれた。彼らは巨大なリアルタイムデータのストリームを処理するもう1つのシステムを構築したのだ。以前にもFacebookはリアルタイムなメッセージシステムをHBaseで構築している(http://highscalability.com/blog/2010/11/16/facebooks-new-real-time-messaging-system-hbase-to-store-135.ht
【これはすごい】Twitter検索を3倍高速化した記事の翻訳 - nokunoの日記
これはすごい！ というわけでTwitter検索を3倍高速化したという記事を翻訳してみました。Twitter Engineering: Twitter Search is Now 3x Faster2010年春。Twitterの検索チームは、我々の増え続けるトラフィックに対応し、エンドユーザにとっての遅延を減らし、我々のサービスの可用性を向上させ、新しい検索の機能を素早く開発できるようにするため、検索エンジンを書きなおす作業を始めた。 その努力の一部として、我々は新しいリアルタイム検索をリリースし、検索のバックエンドをMySQLからLuceneのリアルタイム版に変更した。そして先週、我々はRuby-on-Railsに取って代わるフロントエンドをローンチした。我々がBlenderと呼ぶJavaサーバーである。我々はこの変更によって検索のレイテンシが3分の1になり、検索機能の開発を促進できるよう
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
自然言語処理
Tri Thanh Nguyent,Le Minh Nguyent and Akira Shimazu 公開日: 2011/03/01
MeCab + Ruby で形態素解析（わかち書き） - (ﾟ∀ﾟ)o彡 sasata299's blog
2009年09月21日01:32 Ruby MeCab + Ruby で形態素解析（わかち書き） 形態素解析という技術をご存知でしょうか。日本語を最小単位で単語ごとに分割し、それぞれの単語が名詞なのか動詞なのかを判定してくれるものです。例えば「今日は良い天気ですね」を形態素解析するとこのような結果が得られます。 今日 名詞,副詞可能,*,*,*,*,今日,キョウ,キョー は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ 良い 形容詞,自立,*,*,形容詞・アウオ段,基本形,良い,ヨイ,ヨイ 天気 名詞,一般,*,*,*,*,天気,テンキ,テンキ です 助動詞,*,*,*,特殊・デス,基本形,です,デス,デス ね 助詞,終助詞,*,*,*,*,ね,ネ,ネ EOS さらに、文章を単語ごとにスペース区切りにする処理をわかち書きといいます。こんな感じです。 今日 は 良い 天気 です ね この処理は日
MeCabのRubyバインディング (マルッと！)
MeCabのRubyバインディングを試してみました。 まずは、下記のページを参考に、ダウンロードしてインストール。 http://mecab.sourceforge.net/bindings.html http://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=177856&package_id=205294 付属のテストコードを見てみる。 #!/usr/bin/ruby require 'MeCab' sentence = "太郎はこの本を二郎を見た女性に渡した。" begin print MeCab::VERSION, "\n" c = MeCab::Tagger.new(ARGV.join(" ")) puts c.parse(sentence) n = c.parseToNode(sentence) while n do print
入門 自然言語処理
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。 関連ファイル ダウンロードの場所と使用法 Python による日本語自然言語処理（12章の公開版） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情
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