ソフトウェアアーキテクトが知るべき97のこと / 池袋ジュンク堂で鈴木雄介さん、小野和俊さんとイベント - naoyaのはてなダイアリー
"97 Things Every Software Architect Should Know" という洋書の邦訳が、"ソフトウェアアーキテクトが知るべき97のこと" (www.oreilly.co.jp, www.amazon.co.jp)というタイトルで 10月5日、オライリーから発売です。 ソフトウェアアーキテクトが知るべき97のこと 作者: 鈴木雄介,Richard Monson-Haefel,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2009/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 17人 クリック: 362回この商品を含むブログ (82件) を見る 第一線で活躍するソフトウェア・アーキテクト達が、独自の視点でアーキテクトという職業やソフトウェア開発にまつわる事柄についてのエッセイをそれぞれ執筆、それが 97 本あるというコラム集です。 邦訳版では、日本
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
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