きまぐれ日記: ソートの平均要素移動距離
配列をソートする際に各要素の平均移動距離はどれくらいになるか問題が同僚の間で話題になった. 結論から言ってしまえば，サイズ n の配列の場合平均移動距離は n/3 になるらしい． サイズ n の場合, 最右の要素は [0 .. n-1] に等確率で移動するので，直感的に考えると n/2 のような気がする．しかし，真ん中の要素は両側に移動するので，その距離は小さくなる．平均移動距離は n/2 より小さい値になるはずだ. 頭で考えるより手を動かしたほうが楽なので，モンテカルロサンプリングしてみた. 配列をランダムにシャッフルし，ソート済みの配列と比較して各要素の平均移動距離を求める．これを 1000 回繰り返し平均値を計算する. #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <algorithm> static
きまぐれ日記: MeCabがiPhone,OSXに載っていると言うのは止めようと思う
iPhoneのSDKの条項に変更が加わり、Flashのクロスコンパイルを含む 純正開発ツール以外で作成されたバイナリの配布が禁止となるようです。 世間でも散々言われていますが、この変更は正直とても残念です。 Apple的には「製品のクオリティーが保てないから」という理由だそうですが、 Windows版iTunesが意味もなくQuickTime入れたり、Windows非標準のUIを 使いまくっていて、お世辞にもクオリティーが高いとは言えないのを棚にあげて、 クオリティー云々と言い訳できるのでしょうか。アプリなんて所詮 玉石混淆。決めるのはユーザです。 MeCabは以前GPL/LGPLでした。Appleを含む複数の方からこのライセンスでは 使いにくいと言う指摘をうけ、前職の同僚と協議をしながらBSD/LGPL/GPL のトリプルライセンスにしたという経緯があります。結果としてこの変更は うまく
きまぐれ日記: キーワード抽出: tf-idf の意味づけ
単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
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