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『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、日本 Ruby の会の有志による Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0058 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0058 号 RubyKaigi 2018 直前特集号 Rubyist Magazine 0057 号 RubyKaigi 2017 直前特集号 Rubyist Magazine 0056 号 Rubyist Magazine 0055 号 Rubyist Magazine 0054 号 東京 Ruby 会議 11 直
FrontPage Luceneとは? † Jakarta Luceneは完全にJavaで書かれたハイパフォーマンスな全文検索エンジンのライブラリです。Luceneは全文検索が必要なアプリケーションに適しています。特にクロスプラットフォーム性を重視する場合は有用です。Javaの検索エンジンとしては、Namazu on Java2等もありますが、Namazu on Java2はライセンスがGPLで公開されており、(GPLが悪いという訳ではありませんが...)Namazu on Java2をアプリケーションに組み込むと開発したアプリケーションにもGPLが適用されます。LuceneはApache Software Licence 2.0で配布されており、アプリケーションに組み込んでもソースコードを公開する必要はありません(もちろん公開しても構いません)。LuceneはEclipseのヘルプの検索
作成 2003/1/1 Luceneって? LuceneはJavaで書かれたテキスト検索エンジンです。 機能的には、後から来たNAMAZUみたいなもんですかね。 使ってみる 試した環境 WindowsXP JDK1.4.1_01 lucene-1.2 Tomcat4.0.4 設定 http://jakarta.apache.org/lucene/docs/index.html からアーカイブをダウンロード 展開したlucene-1.2を適当なディレクトリに配置し、 lucene-1.2.jar lucene-demos-1.2.jar をクラスパスに通します。 mainから実行 IndexFilesで検索インデックスを作成します。 引数で指定したsrcディレクトリ以下のファイルのインデックスを (デフォルトで)indexディレクトリ以下に作成します。 C:\apps\lucene-1.2>
The Lucene Search Engine Adding search to your applications by Thomas Paul The Lucene search engine is an open source, Jakarta project used to build and search indexes. Lucene can index any text-based information you like and then find it later based on various search criteria. Although Lucene only works with text, there are other add-ons to Lucene that allow you to index Word documents, PDF files
Javaの全文検索エンジンLuceneは残念なことにディフォールトでは日本語(のインデックス作成)に対応していない。これは日本語に対応したAnalizer/Tokenizer(文章を単語などの小さい単位に切り出すもの)が無いためで、調べて見るとすでに2つのAnalizer/Tokenizerが公開されていて、それぞれに短所・長所がある様子。 CJKAnalizerCJKAnalizerはLuceneのサブプロジェクトで、Lucene Sandbox(Luceneに対する色々な拡張を集めたもの)に入っている。ファイル2つだけなので、CVSから直接取ってくるといい。http://cvs.apache.org/viewcvs.cgi/jakarta-lucene-sandbox/contributions/analyzers/src/java/org/apache/lucene/analysis
Structural Learningはsemi-supervised learningを行う新しい手法です。 (構造を持った出力を予測するStructured output predictionとは関係ないです) この話は、次の中で提案されています "A High-Performance Semi-Supervised Learning Method for Text Chunking.", R. K. Ando, T. Zhang, ACL 2005, [pdf] ジャーナル版 "A Framework for Learning Predictive Structures from Multiple Tasks and Unlabeled Data", R. K. Ando, and T. Zhang, Journal of Machine Learning Research [pdf
はじめまして。今月入社したばかりのほやほやの Googler です。この夏もインターンシップ プログラムがはじまるとのことですので、去年の僕の体験をお話させてください。少しでも皆さんのご参考になれば幸いです。 1. サマーインターンに応募したきっかけは? 去年は学生最後の年だったこともあり、自分の進路について考えていました。それまで真剣に進路について考えたことがなかったので、どんな会社でどんな仕事をしたいのか、漠然としかイメージできていませんでした。それで、学生最後の夏休みを利用して、どこかのインターンに応募しようと考えていました。 ちょうどそんなとき、Google が インターンを募集していると聞き、応募してみようと思ったのがきっかけです。 インターン先に Google を選んだ理由は、 1) 勤務地がアメリカの本社だということ 2) とても楽しくインターンが出来そうな職場だということ
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