Google の鵜飼文敏さんによる講演会「大規模データ処理を可能にする Google の技術」に行ってきました。内容的には筑波大学で開かれたものと同じではないかと思います (「新ビジネスモデル」がそのままだったことなどから)。以下、上記記事に載っていないことを中心にメモから抜書きを。 此頃 Google にはやる物 現在 Google では Google の使命 (Google's mission is to organize the world's information and make it universally accessible and useful...) の早打ちが流行中。鵜飼さんは 50 秒程度、一番速い人は 30 秒程度。 Google の扱う情報 Google のいう「情報」はインターネット上のものだけに限らない (例: Google ブック検索)。 データセンター
printenv at xss-quiz.int21h.jp Your IP address: 133.242.243.6 () NameValue HTTP_ACCEPT*/* HTTP_CACHE_CONTROLno-cache HTTP_CONNECTIONclose HTTP_HOSTxss-quiz.int21h.jp HTTP_USER_AGENTHatenaBookmark/4.0 (Hatena::Bookmark; Analyzer) QUERY_STRING REMOTE_ADDR133.242.243.6 REQUEST_METHODGET REQUEST_SCHEMEhttp REQUEST_URI/
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く