［WSJ］ Microsoft、新検索エンジン「Kumo」をテスト - ITmedia エンタープライズ
［WSJ］ Microsoft、新検索エンジン「Kumo」をテスト Microsoftが検索エンジンKumo.comを社内でテストしていることが明らかになった。 [Nick Wingfield，The Wall Street Journal] ニューヨーク（ウォール・ストリート・ジャーナル） 米Microsoftがオンライン検索市場第3位というポジションの向上を目指し、「Kumo.com」と呼ばれる刷新版インターネット検索サービスのテストを開始した。 Microsoftのオンラインサービス部門の研究開発担当上級副社長サトヤ・ナデラ氏は3月2日遅く、Microsoft社員あてに送った電子メールで、Kumoのテストへの参加を呼び掛けた。この検索エンジンは現在、Microsoftの社内ネットワークでしか利用できない。現在同社はlive.comのLive Search検索エンジンを公開している。こ
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アクセス数を伸ばすためのキーワード選定を完全サポートする“キーワードファインダー”とは？ 需要があり、競合が多いキーワードで上位表示させることが難しい…と思っていませんか？なぜ様々な施策を行っても効果が出ないのかというと… 続きを見る SEO対策しても検索順位が上がらない…なぜ？ SEO対策しても検索順位が上がらない…なぜ？ 検索順位が上がらない理由は、SEO対策の質が低いからです。 例えば、ユーザーの検索意図を無視したり、関連性の低いコンテンツを増やす、内部リンクの最適化など疎かにします。 この場合、SEO対策の質が下がります。 そうなれば、ページやサイト自体の品質が上がらないので、Googleに評価されづらくなります。 結果、検索順位が上がらないというわけです。 こうした悪い状況を回避する為に、サイトの欠点を調査して上位化に必要な対策をご案内します（無料）。
はてなブックマーク全文検索機能の裏側
そろそろ落ち着いて来たころ合いなので、はてなブックマーク全文検索機能の裏側について書いてみることにします。 PFI側は、8月ぐらいからバイトに来てもらっているid:nobu-qと、id:kzkの2人がメインになって進めました(参考: 制作スタッフ)。数学的な所は他のメンバーに色々と助言をしてもらいました。 はてな側は主にid:naoyaさんを中心に、こちらの希望や要求を聞いて頂きました。開発期間は大体1〜2か月ぐらいで、9月の上旬に一度id:naoyaさんにオフィスに来て頂いて合宿をしました。その他の開発はSkypeのチャットで連絡を取りながら進めてました。インフラ面ではid:stanakaさん、契約面ではid:jkondoさん、id:kossyさんにお世話になりました。 全文検索エンジンSedue 今回の検索エンジンはSedue(セデュー)という製品をベースにして構築しています。Sedu
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晴天の価値 2月中旬に出張で千葉へ行った。5日間の滞在中はずっと快晴で、気温は20℃に迫る春のような暖かさだった。仕事は朝から晩まで現場を走り回る過酷なもので、身体的にも精神的にも追い込まれた。毎朝、京葉線から見える美しい景色を眺めて正気を保っていた。太平洋へ燦々と…
第5回 N-gramのしくみ | gihyo.jp
前回は形態素解析を使う検索エンジンのしくみについて説明しました。今回は、FINDSPOTで使用しているN-gramという検索エンジンのしくみについて説明します。 N-gramによる見出し語の切り出し 前回は、形態素解析による検索エンジンでは、検索可能な最小単位が分かち書きの切り分け単位となる点を説明しました。 一方、N-gramを使った検索エンジンでは、単純に文字の並びを見出し語としてインデックスを作成します。1文字を元にインデックスを作成する方法をユニグラム、2文字の並びを元にインデックスを作成する方法をバイグラム、3文字の並びを元にインデックスを作成する方法をトリグラムと呼んでいます。 1文字：ユニグラム 2文字：バイグラム 3文字：トリグラム N-gramによる見出し語の切り出しは、形態素解析のための文法解析を伴わないため、特定の自然言語に依存しないという特徴があります。 FINDS
第6回 N-gramと形態素解析との比較 | gihyo.jp
これまでに、N-gramと形態素解析の2つの検索エンジンの、見出し語の切り出し方法を説明しました。今回は、2つの見出し語の切り出し方法を比較し、それぞれの得意な点、不得意な点を明らかにしていきます。 2つの手法の概要 はじめに、2つの手法をおさらいしてみます。 形態素解析 検索対象のテキストを形態素解析を行い分かち書きを行う 分かち書きした単位を見出し語として転置インデックスを作成する 転置インデックスを元に検索を行う N-gram 検索対象のテキストをN文字単位の文字列片に分解する 分解した文字列片を見出し語として転置インデックスを作成する 検索語をN文字単位の文字列片に分け検索を行う 文字列の出現位置情報を利用すれば、漏れのない完全一致の検索が可能 大きな違いは、「転置インデックスの見出し語をどのように作るか」というプロセスが異なる点です。形態素解析は構文解析を行って分かち書きを行う
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