「KOIL FACTORY PRO」で新たな視点でつくる「衣食住遊」の体験型フェス「ほにゃらら+らDAY」が10月29日と30日に開催
rubyneko - Rubyで簡単に形態素解析結果を使う
「KOIL FACTORY PRO」で新たな視点でつくる「衣食住遊」の体験型フェス「ほにゃらら+らDAY」が10月29日と30日に開催
Passion For The Future: 無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾
無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾 スポンサード リンク さて、第3部はヤフー、リスティング事業部の宮崎氏によるYahooSearchTechnology概要説明から始まりました。YSTとは何か、どのような仕組みで検索結果の表示順位が決まるのか、が話の中心でした。 Yahoo!は2004年5月31日まではGoogleのエンジンを使っていましたが、この日を境に独自開発したYSTに乗り換えました。当時の経緯はCNETで私がスクープ記事を対談形式で書いていますのでご参考まで。 ・対談：日本における検索の未来 - データセクション 橋本大也 vs ヤフー 志立正嗣 - CNET Japan http://japan.cnet.com/column/search/story/0,2000050605,20068928-2,00.htm さて、なぜ宮崎氏に検索アルゴリズムをお話いた
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
高速かつ省メモリで文字列を扱うデータ構造「wavelet tree」：CodeZine
はじめに 大規模なデータを扱うアプリケーションでは、速度とともに作業領域量も大きな問題となります。作業領域がメインメモリに収まらない場合、スワッピングが発生し、大幅な速度低下につながります。そのため近年、データ構造は高速なだけでなく、作業領域量が小さいことも求められています。今回紹介するのは2003年に提案されたデータ構造、wavelet tree（以下「WT」と表記）です。WTは圧縮索引やSuccinct Data Structureなど、データをコンパクトに表現する際に重要なデータ構造です。WTは文字列T[0...n-1]が与えられた時、次の2つの操作を定数時間でサポートします。rank(p, c)――T[0...p]中のcの出現回数を返すselect(i, c)――(i+1)番目のcの位置を返す WTの作業領域量は、文字列をそのまま保存した時の約2倍程度です。対象読者 C++の利用
やねうらお―よっちゃんイカを買いに行ったついでに家を買う男 - グラフ理論ならこれを読め！
うちの会社では「グラフ理論を小学校のうちに学んでおかないから、そういうことになるんジャイ！(｀ω´)」とか冗談とも本気とも取れないような会話が平気で行き交う。それほどグラフ理論は大切な分野なのにプログラマには見過ごされがちだ。ただ、グラフ理論にはいい本が少ない。そこで、グラフ理論ならこれを読め！という本を紹介する。まずは、入門書としては、左の本がお勧め。 大学の教科書としてよく採用されているのが左の「最適化とグラフ理論 技術者のための高等数学」値段も手ごろだし、高校卒業程度の知識でも読めると思う。 「そんな入門書ではなくて、もっと詳しい本は無いか？」とid:Ozyさんに聞かれて私が勧めたのは、シュプリンガー・フェアラーク東京シリーズの「グラフ理論」 このシリーズは黄色い表紙とお馬さんのマークが目印だ。 これより詳しい本となると日本語で読めるものは発売されていないと思う。「グラフ同型判定問題
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
アルゴリズムの紹介
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
OBB vs AABB - Radium Software Development
iPhoneの一般修理店は予約なしでも来店できる？ 基本的には飛び込みで修理に行ってもOK iPhoneを置いていたソファにうっかりと腰かけてしまい、パネルを割ってしまった、こんな時はスマホの一般修理店へ行きましょう。画面割れは、スマホやタブレットの故障原因として非常に多いものです。予約なしで突然お店に行っても平気かしらと、不安に思う方々もいらっしゃるかもしれません。結論としては特に問題はなく、予約なしで訪問しても画面割れの修理はお願いできます。 ただし他のサービス業のお店同様、予約なしの場合、お店が混雑していると順番待ちをしなければいけないです。特に繁盛しているスマホ修理のお店だと、行列が店内で出来ており、予約なしだと、自分の順番が巡ってくるまで長時間待たされる可能性があります。平日の朝、昼なら利用客が少ない場合が多く、飛び込みでも比較スムーズに修理が頼めます。 予約は入れた方が時短に、
横着プログラミング 第6回: chatty: 小うるさい端末
最終更新日: 2002-09-18 (公開日: 2002-09-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 才気に富んだことは個人が行うのが通例であり、信じがたきバカ さ加減は大抵組織に帰されるものである。 -- Jon Bentley *1 役に立たないソフトウェアを作るのが好きだ。面倒な作業を楽にす る横着ソフトウェアもいいが、たまには人を呆れさせるくだらない ソフトウェアを作るのも楽しい。 以前に私が開発した cdbiff*2というソフト ウェアは、メールが届くと PC の CD-ROMドライブが開いてメール の到着を通知するという役に立たないものであったが、そのくだら なさが受けて予想外の好評を得た。今回は、そうした役に立たない ソフトウェアの 1つである、小うるさい端末 chatty*3 を紹介する。
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http://blog.fulltext-search.biz/articles/2007/09/08/tf-idf-by-ruby
MySQLでTF-IDFの計算、あと2つのベクトルの内積の計算 (2006-12-19)
きまぐれ日記: はてなキーワードを高速に付与
国産暗号アルゴリズム「Camellia」がインターネットの標準暗号規格に採用