Google App Engine Java で形態素解析器の比較 | Altus-Five Labs
以前、Google App Engine Java で形態素解析器を作成しました。以前の記事はこちら。 今回は、これに改良を加えました。 改良前に使用していた辞書は、IPAdic でしたが、これを NAIST-jdic に入れ替えてみました。 そして、せっかくなので、IPAdic と NAIST-jdic の違いを見てみようと、両方の辞書で解析して、結果を並べて表示するようにして、それをやるなら、ついでに、Yahoo!JAPAN WEB API の日本語形態素解析の解析結果も並べて表示できるようにしました。 ご興味のある方、試してみてください。 http://agolabs.appspot.com/ * IPAdic と NAIST-jdic の違いで、一番わかりやすいのはアルファベットです。 ◇ 辞書について 形態素解析器といえば、ChaSen や Mecab ですが、これらのエンジ
AppEngineのDatastoreの学び方 - ひがやすを技術ブログ
Google AppEngineではBigtableの上にDatastore Serviceが構築されていて、開発者は、このDatastore Serviceを利用してBigtableにアクセスすることになります。このDatastore ServiceはPython版もJava版も機能はほとんど同じです。もしかすると、全く同じものかもしれません。 GAE/Jの場合、JDOを通じて、Datastore Serviceを利用するのが推奨されていますが、実はこれが嵌りポイント。 JDOは汎用的なインターフェースなので、Datastore Serviceを理解するのには向いていません。Datastore ServiceがRDBMSのような高機能なら、JDOを通じて抽象化し、Datastore Serviceのことは知らなくても済すのもぜんぜんありなのですが、残念ながら、そうなってはいません。 Da
Google App Engine for Java ＋ BlazeDSでハマらない方法 ～Flex/AIRハマり帳（前編）～
はじめに Flex/AIR開発には、ところどころに「落とし穴」があります。過去3年間のFlex/AIR開発を通じて、筆者はそうした「落とし穴」にことごとくハマり、そのたびに「二度と繰り返すまい」との思いで要点をメモしてきました。本連載では、その筆者の「Flex/AIRハマり帳」をもとに、これからFlex/AIR開発を始める方が同じ過ちを繰り返さないためのささやかなtipsを紹介していきたいと思います（なお、ここで紹介するtipsは、あくまで筆者の経験に基づいて得られたものであり、アドビシステムズの公式な提供情報ではないことにご留意ください）。 Google App Engine for Javaと「ご都合.com」 第1回は、つい最近のメモからです。この連休中に筆者は、「Google App Engine for Java（GAE/J）とFlexでスケジュール共有ツールを作る」ことを思い立
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appengine-cl - App Engline Code Lab - Google Project Hosting
AppEngineでBlazeDSが（ちゃんと）動いた - 適当探訪