CSS Writing Modes Module Level 3 日本語翻訳
W3C Working Draft 1 September 2011 This version: http://www.w3.org/TR/2011/WD-css3-writing-modes-20110901/ Latest version: http://www.w3.org/TR/css3-writing-modes/ Latest editor's draft: http://dev.w3.org/csswg/css3-writing-modes/ Previous version: http://www.w3.org/TR/2011/WD-css3-writing-modes-20110531/ Editors: Elika J. Etemad (Mozilla) Koji Ishii (Invited Expert) Shinyu Murakami (Antenna House
Google Analyticsでサイト内検索「検索キーワード」の文字化けを解決する方法 アズネット / az-net - ウェブ分析を活かしたWebサイト運営改善を支援
Google Analytics（グーグルアナリティクス）のサイト内検索レポートでは、Webサイトの利用者がサイト内検索を行った開始ページと終了ページ、サイト内検索に使用されたキーワード、サイト内検索によるコンバージョンなど、利用者の行動分析で貴重なデータを得ることができます。 サイト内検索のデータには、利用者の声が詰まっていますので、ぜひマーケティングに活用したいところです。 しかし実際には、検索キーワードが文字化けしてしまい、貴重なデータを十分に活用できずお困りの方が少なくないと思います。 Analyticsヘルプフォーラム（英語）では、検索キーワードの文字化けに関する投稿に対して、米国Analyticsチームから調査中とのコメントが寄せられており、残念ながら文字化けの解決には至っていません（2009年5月18日現在）。 そこで、何とか自力で文字化けを解決できないかと、文字化けした検索
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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Rubyにおける日本語・英語の言語の差を縮めるには？
