増井 / 類語をみつける方法
というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na
作品データベース: アニメ、漫画、映画等の評価・情報DB
作品DBはアニメ・漫画・ゲームから映画迄、様々な作品の評価・情報集積サイトです。 全分野アニメゲーム漫画文学ドラマ特撮日本映画海外映画 作品評価OP/ED情報DB論客ブログ検索並順アニメ: 評価新着開始日書込数閲覧数ランキング(総合点 / 平均点 / 属性)50音順あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわ並順ゲーム: 評価新着開始日書込数閲覧数ランキング(総合点 / 平均点 / 属性)50音順あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわ並順漫画: 評価新着開始日書込数閲覧数ランキング(総合点 / 平均点 / 属性)50音順あいうえおかきくけこさしすせそたちつてとなにぬねのはひふへほまみむめもやゆよらりるれろわ並順文学: 評価新着開始日書込数閲覧数ランキング(総合点 / 平均点 / 属性)50音順あい
3行でできる超お手軽全文検索 - mixi engineer blog
梅雨。部屋干しした洗濯物による異臭騒ぎに苦しむmikioです。今回は、Tokyo Cabinetのテーブルデータベースで超お手軽に全文検索をする方法について説明します。 使い方 テーブルデータベースについてまずおさらいしておきましょう。PerlやRubyのハッシュのようにコラム名とその値を関連づけた構造を、主キーを識別子として保存するデータベースです。例えばRubyからデータを保存するに以下のように行います。データベースであることをほとんど意識させないというのが素敵ポイントです。APIはCでもPerlでもRubyでもほとんど同じなので、言語にかかわらず同じようにレコードを操作できます。 require 'tokyocabinet' include TokyoCabinet # データベースを開く tdb = TDB::new tdb.open("casket", TDB::OWRITER
転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
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