Understanding the BM25 full text search algorithm
Nov 19, 2024 BM25, or Best Match 25, is a widely used algorithm for full text search. It is the default in Lucene/Elasticsearch and SQLite, among others. Recently, it has become common to combine full text search and vector similarity search into "hybrid search". I wanted to understand how full text search works, and specifically BM25, so here is my attempt at understanding by re-explaining. Motiv
ランク学習(Learning to Rank)で順位を予測する（実装で学ぶ機械学習シリーズ）｜株式会社Rosso公式note
こんにちは。株式会社Rosso、AI部です。競馬の着順順位、検索エンジンの検索順位、選挙の投票数順位など私達の身の回りには、順位、ランキングが関わる多くの事象が存在しています。今回は、順位、ランキングを機械学習で扱うランク学習をご紹介します。また、xgboostに付属しているランク学習のコードを例にして、ランク学習の簡単な実装を行ってみます。最後に通常の機械学習とランク学習の違いについて、簡単に検証を行っていきます。 ランク学習とはランク学習(Learning to Rank)とは、競馬の着順予測、検索エンジンの検索ランキングなどの順序そのものを目的変数とした場合に用いられる機械学習の手法のことです。 通常の機械学習と違う点としては、通常の機械学習は、予測値と実現値の誤差に着目する（基数的アプローチ）のに対し、ランク学習では、予測結果の順序と実現結果の順序が合っている（序数的アプローチ）か
A/Bテストより10~100倍効率的なランキング評価手法 インターリービング（Interleaving）のまとめと実践 - Qiita
はじめに 2つのシステムの性能やデザインを比較したいときには、A/Bテストを行うことがあります。UIの変更など、比較すべきシステムが多くないような場合で、かつ、たくさんのページビューがあるようなサービスを運用している場合にはA/Bテストでも良いかも知れません。しかし、比較すべきシステムが複数ある場合や、あまりページビューがない場合、A/Bテストで有意な結果を得るためには長い時間がかかってしまうことが知られています。 そこで注目を集めているのが、近年提案されたインターリービング（Interleaving（日：交互配置））という手法です。検索や推薦システム等のランキングを行うシステムにのみ適用が可能ですが、実験的にA/Bテストよりも10~100倍効率的であるということが知られています。この記事では最近の論文によって報告されているインターリービングの性能について、また、各種インターリービング手法
Elasticsearchのスコアリングを眺めてみる - Qiita
前置き この記事は Retty Advent Calendar 23日目です。 昨日は@kazushikawamuraのReact & Firebaseで簡単なChatアプリを作ってみたでした。 Elasticsearchとは 今更なにを。。。と思う方がほとんどだと思います。 釈迦に説法で非常に恐縮ですが、5.1.1も出たところですし一回お浚いということで。。。 Elasticsearchは、Elastic社が展開する強力な検索エンジン？です。 正直なんて定義できるものかよく分からないですが、全文検索でよく使う、あとデータ分析にめっちゃ強いというところでいろんなところで重宝してます。 この前行ってたelastic{on}では、ある発表でElasticsearchのいいところを 「貯める、検索する、集計する」が一つのプロダクトで出来る というのをあげていました。 強力なビジュアライズツールK
Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
高次元ベクトルデータ検索技術「NGT」の性能と使い方の紹介
この結果を見て単語ベクトルが変わるとNGTの性能が変わってしまうように感じた方がいるかもしれません。しかし、実はこれらの単語ベクトルはデータの次元数や件数が違っているため、それぞれの条件をあわせてみる必要があります。興味がある方は論文を読んで見比べて欲しいと思いますが、ここで重要なことは、NGTが高い精度にも関わらず、せいぜい100ミリ秒程度で検索できるという規模感であるということです。その規模感を感じてもらうために、これらの実験結果をご紹介しました。この実験以外にも論文の中では単語ベクトルの応用としてアナロジーと呼ばれる合成ベクトルでの実験やその他の比較手法の比較、実験結果の考察などもありますが今回は割愛します。 これまで紹介した内容と同じような実験はLinux系のサーバーであれば公開しているExperimental softwareという実験プログラムを使うと簡単に試すことができます。
MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
SNA Projects Blog : Tech Talk: Michael Deerkoski (Flickr) — “Continuous Deployment at Flickr”
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