Webと実店舗の共食いを超えた先
キラーウェブを創る ライバルがひしめくネットの世界を生き残っていくには、Webサイトを「キラーウェブ」に育て上げる必要がある。キラーウェブとは、何らかの要素で「一番」を持ち、それがユーザーに支持されているWebサイトのことを指す。本連載では、ECサイトを成功に導いた企業の試行錯誤を基に、勝ちパターンを探っていく。 バックナンバー （1）キラーウェブでなければ生き残れない （2）ありふれた商品でもカテゴリーキラーになれる（ケンコーコム） （3）「言葉の市場」を攻略するニッチターゲティング（ネットオフ） （4）自社をメディア化する「Web情報武装」の正体（ゴルフダイジェスト・オンライン） （5）商品の質こそがキラーファクターになる（オイシックス） （6）Webと実店舗の共食いを超えた先（良品計画） これまで、5回にわたってキラーウェブの作り方とその事例を紹介してきた。名の知れた大企業よりも、各
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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