Runnable - Discover Everything through Code
We’re thrilled to announce the Runnable team is joining MuleSoft. This is an incredible opportunity for us to expand our vision of empowering developers to test changes without the infrastructure bottleneck; we couldn’t be more excited to work with MuleSoft to continue our journey. As apart of this transition, we’re shutting down service for all Runnable accounts. To those we had the joy of servin
検索技術を使うなら知ってないと損する6つのこと～クックパッド、グリー、ぐるなび、CROOZは検索技術をどう使っているのか（1/2） - ＠IT
クックパッド、グリー、ぐるなび、CROOZは検索技術を どう使っているのか 有限会社オングス 杉山貴章 2012/2/9 2012年1月26日、CROOZ主催の勉強会「モーショノロジー2012 ＃1」が開催された。今回のテーマは「全文検索」。検索技術の開発や活用に携わる6名の発表者によって、検索エンジンの実装やプロダクトの活用事例などが紹介された。 全文検索の歴史とgroongaの索引構築の実装 ソーシャル連携などに広がるECサイトでの全文検索 KVSの膨大なKeyを見つけるための全文検索 groongaのRuby実装「rroonga」による検索サービス モバイルに欠かせない位置情報検索で使うgroonga レシピ検索のプロトタイピングにApache Solrを使う そもそも、「モーショノロジー」って何？ そもそも、「モーショノロジー」とは何だろうか。総合司会を務めたCROOZの小俣泰明氏
言語処理学会第17回年次大会で発表しました #nlp2011
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 地震の余波が収まらぬところ失礼します。要素技術開発部の奥野と申します。 2011年3月7日(月)～3月11日(金)に愛知県の豊橋技科大で行われた言語処理学会で、ヤフーから3件の発表を行いました。 言語処理学会第17回年次大会(NLP2011) この記事では、その際の発表スライドと論文について紹介します。 言語処理学会とは？ 言語処理学会とは自然言語処理に関する国内最大の学会で、年4回の学会誌の発行と年1回の年次大会の開催を主な活動としています。毎年3月に行われている年次大会では、この分野の研究者・技術者が一同に会し、活発な議論が行われています。事前登録の情報によると、本会議には約500名の方が参加されたそうです。年次大会は毎年関東
『アメーバサーチにApache Solr 1.4をつかってみた』
皆様、こんにちわ 新規開発局コアテクGで、現在はサービスの管理ツールなどの開発を担当しているGakuです。 現在は担当していないのですが、以前に担当しており、全面的に作り直したアメーバサーチについて書かせていただこうかと思います（一番大変だったんですが、一番楽しい開発でした）。 ■以前のアメーバサーチ Lucene使用（RMI機能を使ってました） 検索対象：6000万件ほど（直近3ヶ月～6ヶ月） スケールアップがしにくいつくり Luceneのバージョンアップもむずかしい（バージョンアップ後はRMIは非推奨化予定でした。使えないなと） 「アクセス過多のため・・・・・」と検索できない事が頻発 QPS（一秒辺りの検索数） 50ぐらい（4セット合計で） 急激にアメブロの記事数が増えていた為、明らかにキャパオーバに陥ってしまっていました。 それで・・・・・・・・・ ユーザの方々からおおいにお怒りの声
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
Google WSDM'09講演翻訳：大規模な情報検索システム構築における課題（１） - llameradaの日記
GoogleのFellowであるJeffrey Dean氏のWSDM'09における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"のスライドを翻訳してみました。Googleの検索システムの10年間の進化の軌跡が紹介されており、興味深い話が満載です。個人的にはディスクの外周部と内周部を使い分けている話がツボでした。なお、イタリック体で一部解説・感想をいれています。翻訳は素人なので詳しくは元の資料を参照してください。 スライドの入手元：Jeffrey Dean – Google AI 検索システムに取り組む理由 チャレンジングなサイエンスとエンジリアニングのブレンド 多くの魅力的な未解決な問題が存在する。 CS（コンピュータサイエンス）の多数の領域にまたがる。 アーキテクチャ、分散システム、アルゴリズム、圧
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