moco(beta)'s backup: Hello Lucene 6.0! その２：デフォルト類似度計算式の変更(BM25)を体感するぞ
だいぶ日が空きましたが、 Hello Lucene 6.0! その１：PointValues を使ってみる の続きです。 Lucene 6 の大きな変更として、デフォルトの Similarity（クエリとドキュメントの類似度を計算するクラス）実装が TFIDF から BM25 に変更されています。（※BM25 の実装自体は新しく追加されたわけではなく、4系の時から追加されていました。） BM25 は Probabilistic relevance model に基づくランキング関数で、 City University London の Okapi システムの研究チームから提案されたことから Okapi BM25 と呼ばれることも多いです。手法が研究・開発されたのは1980年代頃なので歴史は古く、情報検索分野では TFIDF よりも一般に良い検索精度が出る、という実験結果が出ている・・・
Mecab Pythonを使ったTF・IDFによるWikipediaの重要単語抽出 - Y's note
入門 自然言語処理 作者: Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper,萩原正人,中山敬広,水野貴明出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2010/11/11メディア: 大型本購入: 20人 クリック: 639回この商品を含むブログ (44件) を見る TF・IDF計算 自然言語処理の勉強としてTF・IDFによる重要単語の抽出をwikipediaのデータに対して試してみます。TF・IDFを一言でまとめると、とある単語の重要度を出現頻度から計算する手法です。計算結果は重みを表します。TFは単語の出現数(Term Frequency)、IDFは総文書数 / 単語が出現する文書の総数の対数(Inverted Document Frequency)、TFIDFはその積になります。数式にすると以下のようになりますが、Webを検索してみると人によって計算の仕方が異
1
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
Microsoft Word - pantel_web_v2.docx
