【天皇杯】名古屋グランパス対浦和レッズの試合後に浦和サポーターが暴徒化 ピッチに乱入＆緩衝地帯を乗り越え名古屋側に殴り込む :
【天皇杯】名古屋グランパス対浦和レッズの試合後に浦和サポーターが暴徒化 ピッチに乱入＆緩衝地帯を乗り越え名古屋側に殴り込む Twitter: 190 Facebook LINEでおくる B! Bookmark 更新通知を受ける 2日に行われた天皇杯ラウンド16で、名古屋グランパスと浦和レッズはCS港アセットサッカー場で対戦。 試合は名古屋グランパスが3-0で勝利しましたが、試合終了後、浦和レッズサポーターがピッチに乱入。緩衝地帯を突破し、名古屋グランパスサポーターに殴り掛かる事態が起きてしまいました。 [スポニチ]天皇杯「名古屋－浦和戦」後に両軍サポーターが小競り合い 「緩衝地帯」を乗り越え、殴り合いも… https://www.sponichi.co.jp/soccer/news/2023/08/02/kiji/20230802s00002011712000c.html 2日の天皇杯4次
※本記事は2023年1月1日に公開された記事の翻訳版です。 メルカリのマーケットプレイスにおける商品検索は、お客さまが欲しい物を発見する最も基本的な方法です。この中核となる機能は、テキストマッチングによる情報検索システムによって実現されています。 しかし最近、私たちは自問自答しました。お客さまの検索体験を向上させる、合理的な機械学習ベースのアプローチはあるのだろうか？という疑問が生まれました。メルカリアプリ上のお客さまの行動を、彼らにとってより関連性の高い検索結果についてのヒントとして捉えることはできないでしょうか？学習データにラベルを付け、単体のユーザークリックという行為をもとにした分析の限界を念頭に置きながら、モデルが学習するための、より情報量の多いコンテキストを構築できないでしょうか？ビジネスKPIとの関係を把握するために、どのようにデータラベリングを利用できるでしょうか？ それは、
石原慎太郎氏は「キックボクシング」史の、ある意味重要人物らしい。沢村忠のフェイク批判・追及とか…。 - INVISIBLE Dojo. ーQUIET & COLORFUL PLACE-
そういえば故・石原慎太郎氏の著作って、ほとんど読んでいない。ソニー盛田昭夫氏らとの共著「Noと言える日本」は当時のミリオンセラーだったから一応目を通したはずだが、ミサイルの電子技術がどうだの、へちまだのという話でいまや記憶にも残ってない。 文学はいわずもがな・・・・・・・ 唯一面白かったのは、議員辞職―東京都知事選の間の潜伏期間に描いた自伝というか断片的回想記で、そこの「他人を描いたゴシップ」のあれこれは、悪口陰口めいていて一寸興味深かった。 亡国の徒に問う (文春文庫) 作者:石原 慎太郎文藝春秋Amazon そんな感じで、イマイチ石原慎太郎のライフヒストリーには詳しくないのだが（斎藤貴男、佐野真一らの評伝は読んでるのに！）、 空疎な小皇帝: 「石原慎太郎」という問題 作者:斎藤 貴男岩波書店Amazonてっぺん野郎―本人も知らなかった石原慎太郎 作者:佐野 真一講談社Amazon ただ
okapi.xlsb on Twitter: "凄く悪意を感じる。 芥川龍之介の蜘蛛の糸でも後続者を排除する。競争社会に生きる人の本能だよ。自分で切り拓いた道をなぜ他人にフリーライドさせなきゃいけないの？ https://t.co/ivvMbV7jFY"
凄く悪意を感じる。 芥川龍之介の蜘蛛の糸でも後続者を排除する。競争社会に生きる人の本能だよ。自分で切り拓いた道をなぜ他人にフリーライドさせなきゃいけないの？ https://t.co/ivvMbV7jFY
J1以前に既に世界を見据えている #J1に町田の恐ろしさを教える — YOU@浙江参戦 (YOU_vfbvb) 2023, 10月 22 神奈川県の地図をどんなに探しても野津田が見つからない。 #J1に町田の恐ろしさを教える — おとーさん (akitomokuboi) 2023, 10月 22 #J1に町田の恐ろしさを教える 来年のJ1優勝、再来年のACL優勝が目標である — ラ☆オカピ (kwski_okapi) 2023, 10月 22 スタジアムに向かう道です。ここからスタジアムまで10〜15分くらい。 #J1に町田の恐ろしさを教える — ogirin (ogirin_Z) 2023, 10月 22 日中はハイキング、夜は肝試しが出来るよ。 #J1に町田の恐ろしさを教える — ミッキー次郎@ (MickchannelJP) 2023, 10月 22 駅からGIONスタジアムまで！と
こんにちは！ 株式会社MatrixFlowのMatrixFlowチームです。 今回はMatrixFlow バージョン0.3.8で自然言語処理のアルゴリズムを大きく増やしたので、使ってみたいと思います。 まず、今回増やしたアルゴリズムですが、BERTとWord2VecとBM25+を使えるようにしました。 それぞれの解説を軽くしたいと思います。 BERTとはTransformerという手法を使ったDeep Learningのモデルです。 2018の10月にGoogleの研究チームが発表し、2020年７月の現在では5000近くの論文で引用されています。文章読解のベンチマーク「SQuAD 1.1」で人間の精度を初めて超えたことで話題になりました。また特定のタスクだけでなく多種類のタスクで最高精度を出したのも業界を驚かせました。 MatrixFlowは内部では「HuggingFace」のモジュールを
東京（西部）に住んでいる頃は 動物園と言えば 多摩動物公園でした。（東京東部の人は上野動物園かな？） 今でも多摩動物公園にはたまにいきますが、神奈川に越してきてからは断然ズーラシア率が高くなりました。 ということで、久々のズーラシアでみつけた限定商品の紹介♪ ズーラシアとは ズーラシアと言えばオカピ ズーラシア限定商品 LaQ（ラキュー） ナノブロック スイーツ・お菓子 サーティーワン ハッピードール オカピ ハッピードール ライオン まとめ ズーラシアとは 「生命の共生・自然との調和」をメインテーマに掲げるよこはま動物園ズーラシア（ZOORASIA）。 この「ズーラシア」という愛称は、動物園（ZOO）と広大な自然をイメージしたユーラシア（EURASIA）の造語で、市民公募で選ばれました。 平成11年（1999年）4月、横浜動物の森公園の中に第1次開園 平成14年（2002年）7月に「わん
Elasticsearch 初学者の中村です。 入門その2では、 Bulk APIや検索方法について学んだことを書いていきます。 その1はこちら Bulk API 前回の記事でCRUD処理を行うAPIを紹介しましたが、大量のドキュメントを処理するのに1件ずつAPIを実行していては時間やリソースの無駄使いな為、Elasticsearchでは一括処理用のAPIが用意されています。 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html 使い方 Bulk APIでは、複数のドキュメントの登録、削除、更新等が１回のAPI呼び出しで実行可能です。 POST /<index>/_bulk にJSONL(NDJSON)フォーマットで操作したいドキュメント情報を指定します。 POST /shop/_bul
名寄せ（entity recognition, deduplication) で使える特徴量 - Qiita
レコードやオブジェクトを教師あり学習・教師なし学習や検索エンジンで 名寄せ(Entity Recognition・Deduplication)するときに、それぞれのフィールドから特徴量を抜き出す必要があります。 意外とまとまって言及しているリファレンスは少ないので、 特に文字列のフィールドでよく使われる特徴量を上げてみました。 データベースのブロッキングに使われるものも含まれます。 特徴量の種類 分類は独自の基準に基づきます。 Token 固有表現 音素 分散表現/次元圧縮 検索スコア 距離・擬似距離 (レコードのペアの場合) 各特徴量の概要 1. Token 文字列から、さらに小さい構成単位を抽出します。 ただし、次元が大きいsparse matrixになるため、機械学習やクラスタリングで用いるには次元に対して大量のデータが必要か、工夫が必要です。 character ngram ご存じ
はじめに Azure OpenAI Developers セミナー第2回でも語らせていただきました、Azure Cognitive Search のベクトル検索、ハイブリッド検索、セマンティックハイブリッド検索のデモネタについて紹介します。 Azure Cognitive Search がベクトル検索に対応したことで、クラシカルなキーワード検索と組み合わせたハイブリッド検索が可能になりました。今回はいつもの戦国武将データセットを例に、それぞれの機能を比較していきましょう。 ベクトル検索 text-embeddings-ada-002 で生成した Embeddings を格納します。 「源実友のお歌にはどのような特徴があったのでしょうか？」というわざとスペルミスを入れたり和歌をお歌と言い換えたりしたクエリーで検索をかけます。ja.lucene というスタンダードな日本語アナライザーに搭載され
12月に毎日楽しみにすることと言えば、そう。これですね。 ▲ 今年はめちゃくちゃ美味しいシュトーレンを買って育てています こんにちは。データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームのShirotaです。 これは「 クラスメソッド 機械学習チーム アドベントカレンダー 2022 」12/5（月）の記事となっております。 前日 12/4（日）の記事は以下よりご覧ください。Amazon Forecastがいい仕事をしております。 さて、私はこの12月を勝手に 自然言語処理強化月間 として、自然言語処理について学習したことを基礎的なことから中心に記事にしていく予定です。 予定なので、機械学習分野の別のことやクラウドで触れるマネージドなML系サービスを触った記事になることもあるかもしれませんが、基本的にはこの方針でやっていこうと思います。 早速いってみましょう！ そもそも自然言語
[自然言語処理/NLP] Okapi BM25についてざっくりまとめ (理論編) | DevelopersIO
こんにちは、Mr.Moです。 文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法でよく使うものにTF-IDFがありますが、別の手法でOkapi BM25というのもあります。ケースによってはTF-IDFよりも精度が出る場合がありそうですので本記事でOkapi BM25をざっくり理解していこうと思います。 ちなみに、TF-IDFについては下記の記事を参考にしていただければと思います。 tf-idfについてざっくりまとめ_理論編 Okapi BM25とは Okapi BM25は、情報検索における順位付けの手法である。検索エンジンがクエリとの関連性に応じて、文書を順位付けするのに用いられる。1970年代から1980年代にかけて、スティーブン・ロバートソンやカレン・スパーク・ジョーンズらが確率適合モデル（英語版）に基づいて開発した。BM25の "BM" は、 "Best Matching" の略である。 h
![[自然言語処理/NLP] Okapi BM25についてざっくりまとめ (理論編) | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba1b82c806a1df532e001a7cf7c0652f65df224e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F09%2Feye-catch-machine-learning-1200-630.png)
この記事は、NAVITIME JAPAN Advent Calendar 2020、4日目の記事です。 こんにちは。見習いスパルタ人1号です。ナビタイムジャパンで地点検索基盤の開発を担当しています。 当社では地点検索に利用する検索エンジンとして主に Apache Solr を利用していますが、2014年に Solr を採用して以降、マイナーバージョンの更新はあったもののメジャーバージョンのアップグレードがなされていない状態でした。 長年アップグレードしたくともなかなか取りかかれない状況でしたが、今年度に Solr 6系 にアップグレードを行いました。今回はその経験と、アップグレードから得られた知見について書いていこうと思います。 難しいことは特にしていないため、いきなりの飛躍は難しい…! という方の参考になれば幸いです。 忙しい人のための知見まとめ・開発フローもアップグレードして効率化する
用語「BM25」について説明。各文書中の各単語の重要性をバランスよく評価する尺度で、主に検索クエリに最も一致する文書を特定するのに用いられる。キーワード検索以外にも、類似文書の検索やレコメンデーションにも活用できる。計算式は「（ある単語の文書間でのレア度）×（ある文書における、ある単語の出現頻度、の正規化された値）」で、正規化するための調整パラメーターを持つ、tf-idfの発展版と見なせる。 連載目次 用語解説 情報検索／自然言語処理におけるBM25（Best Matching 25）とは、検索クエリに最もよく一致する文書を見つけ出すための統計的アルゴリズムの一つである。このアルゴリズムは、文書内での単語の出現頻度（tf：term frequency）と、その単語が含まれる文書の希少性（idf：inverse document frequency）を用いて、各文書内に含まれる各単語が「その
Okapi BM25 とは? Okapi BM25 はオープンソースの検索エンジンとして有名な Elasticsearch やそのエンジンである Apache Lucene で採用されている検索のランキングアルゴリズムです。 ランキング手法としては TF-IDF が有名ですが、BM25 は TF-IDF を改良した物と言えます。また一方で、BM25 は確率論をベースとしたモデルを採用した手法でもあります。多くの検索エンジンでデフォルトのランキングアルゴリズムとして採用されており、BM25 は「現代版 TF-IDF」と言えると思います。 BM25 は以下を主要なアイデアとして採用した手法になります。この記事では二回にわたってこれらを解説していきます。 条件付き確率を基礎としたスコアリング ロバートソン/スパルクジョーンズ重み付け関数 (IDF に相当) Binary Independence
この記事は Elasticsearchで検索を行った際の結果のランク付けのもとになっている、スコアの計算がどのようにおこなわれているのかと、スコア計算のパラメータを調整する方法を調査してまとめたものです。 目次 はじめに 前提 準備 スコアの確認 ドキュメントのスコア計算 スコア計算の過程を確認 スコア計算のカスタマイズ まとめ 参考資料 はじめに Elasticsearchは全文検索エンジンです。 検索でリクエストされたテキストと、あらかじめ登録されているドキュメントの類似度をスコアとして計算し、類似度の高いドキュメント順にソートしてレスポンスしてくれます。 今回はこのスコア計算がどのように行われているのかと、スコア計算の調整について調査してみました。 前提 Elasticsearch と Kibana（バージョンは 7.6.2）を使用します。 Elasticsearch、Kibana
TTÜ/Kiili v Liider Live Stream]~ - gracefleming245002’s blog
MATCH DETAILS: Location : Upcoming Information:Estonian Meeste Liiga Volleyball 12.01.2020 When/Date: 12.01.2020 Time: 6:00 am Watch here >>>TTÜ/Kiili v Liider live Online here >>>TTÜ/Kiili - Liider live TTÜ/Kiili v Liider Live Stream! Short Preview Recent matches TTÜ/Kiili is playing changeable (in the last 5 games wins - 2). Liider is in unsatisfactory shape now (in the last 5 games wins - 1). R
![TTÜ/Kiili v Liider Live Stream]~ - gracefleming245002’s blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/563dfa28b28723408aefd5d1858432eea6711eb5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127168751259%2F26006613496703450%2F1578828764)
ElasticsearchのFunction Score Queryのパフォーマンスを最適化する | メルカリエンジニアリング
search infra teamのmrkm4ntrです。我々の運用するElasticsearchにはFunction Score Queryを使ったリクエストが送られてきます。Function Score Queryはサブクエリのスコアに任意の関数を適用できるというもので、とても便利な機能ですが、同時にTop K(スコアが大きいものからK個を取得する場合)クエリ処理の最適化の恩恵を受けられなくなるという欠点もあります。この記事では、Function Score Queryに用いる関数の性質を利用し、Function Score QueryとTop Kのクエリ処理の最適化を両立させる方法について説明します。本記事は読者が検索エンジンの仕組みにある程度詳しいことを想定しています。 Top Kのクエリ処理の最適化 Elasticsearchの検索機能を提供しているライブラリLuceneには、T
How I Start: Rust
Published on 03/15/2020, 1982 words, 8 minutes to read Rust is an exciting new programming language that makes it easy to make understandable and reliable software. It is made by Mozilla and is used by Amazon, Google, Microsoft and many other large companies. Rust has a reputation of being difficult because it makes no effort to hide what is going on. I'd like to show you how I start with Rust pro
超未熟児と虐待 娘に“毒親”ぶりを告発された西原理恵子さん 周産期・小児医療にも言えることでは？ | 天国に届くといいなぁ
●お母さんは、私が泣いて嫌がっても作品に描いた 漫画家の西原理恵子さんといえば、 ご自身の子育て経験をマンガやエッセーにし、一世を風靡した方。 時間があれば読んでください。 「被害者になる前に知識を仕入れているしかない。」スペシャル・インタビュー：漫画家、西原 理恵子 （「共同参画」、内閣府男女共同参画局）＊11月12日～25日は「女性に対する暴力をなくす運動」週間です。http://t.co/wVGCkKA9Kq" — 西原理恵子 (@riezo0608) November 19, 2013 その西原さんが、お嬢さんに「毒親」と批判され炎上してニュースになっています。 『毎日かあさん』漫画家の娘のブログの闇が深すぎると話題に 記事魚拓https://t.co/td5MmleYus ・娘である私の個人情報(本名、外見、精神病病歴など)を無断でコンテンツ化し大儲け ・精神科医に「児童相談所に
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メルカリにおける機械学習による検索のリランキングへの道のり | メルカリエンジニアリング
J1サポーターよ、これがFC町田ゼルビアだ！「Jに町田の恐ろしさを教える」ハッシュタグまとめ :
ノンプログラミングでBERT,Word2Vec,tf-idf,BM25を試す｜MatrixFlow
よこはま動物園ズーラシアで限定のLaQとサーティーワン - 旅するエスプレッソ
Elasticsearch 入門。その2 | DevelopersIO
Azure Cognitive Search のベクトル検索とハイブリッド検索の比較デモネタ - Qiita
人間の言葉をコンピュータが理解できるようにするための「ベクトル化」の話 | DevelopersIO
2014年から稼働しているSolrをアップグレードした話｜NAVITIME_Tech
BM25／Okapi BM25（情報検索のアルゴリズム）とは？
現代版 TF-IDF である Okapi BM25 の原理について(前半)
Elasticsearchのスコア計算を紐解く - Linkode.TechBlog