Google、「人による人のための」結果と「まともなレビュー」を優先する検索改善
米Googleは8月18日（現地時間）、英語でのグローバルな検索で実施する「helpful content update」（役立つコンテンツ更新）の概要を説明した。いわゆる「クリックベイト」を排除し、検索結果に「人間が人間のために書いた、より独創的で役立つコンテンツが表示されるようにする」ための取り組みの一環だ。向こう数週間中に展開する。 まず、「読者に情報を提供するのではなく、クリックを獲得することを目的としたように見えるコンテンツ」や「オリジナルではない低品質のコンテンツ」が上位に表示されないようにする。特に、オンライン教育資料、エンターテインメント、ショッピング、テクノロジー関連のコンテンツで効果が見られるようになるとしている。 例えば、新作映画について検索した場合、従来は「他のサイトに掲載されたレビューを寄せ集めた記事が表示されたかもしれない」が、この更新により「独自の信頼できる情
GitHub - wolfgarbe/SymSpell: SymSpell: 1 million times faster spelling correction & fuzzy search through Symmetric Delete spelling correction algorithm
Spelling correction & Fuzzy search: 1 million times faster through Symmetric Delete spelling correction algorithm The Symmetric Delete spelling correction algorithm reduces the complexity of edit candidate generation and dictionary lookup for a given Damerau-Levenshtein distance. It is six orders of magnitude faster (than the standard approach with deletes + transposes + replaces + inserts) and la
Googleが過去1年で検索アルゴリズムをどう変更したのか＆どんな影響があるのかを可視化するとこうなる
Googleはユーザーエクスペリエンス(UX)改善のため、常に検索エンジンのアルゴリズムを進化させています。アルゴリズムの変更によりGoogle検索結果の順位が変更されることも多く、「Googleがいつ・どんなアルゴリズム変更を行ったのか」は、ウェブサイトの流入分析に役立ちます。そんなGoogleのアルゴリズム変更について、2021年1月から12月までの内容をまとめた図が公開されました。 An Overview of Google's Algorithm Updates in 2021 [Infographic] | Social Media Today https://www.socialmediatoday.com/news/an-overview-of-googles-algorithm-updates-in-2021-infographic/617013/ 以下がGoogleが20
二分探索アルゴリズムを一般化 〜 めぐる式二分探索法のススメ 〜 - Qiita
0. はじめに 二分探索法は単純ながらも効果が大きく印象に残りやすいもので、アルゴリズム学習のスタート地点に彩られた花という感じです。二分探索というと「ソート済み配列の中から目的のものを高速に探索する」アルゴリズムを思い浮かべる方が多いと思います。巨大なサイズのデータを扱う場面の多い現代ではそれだけでも十分実用的ですが、二分探索法はもっとずっと広い適用範囲を持っています。 本記事では、二分探索法のエッセンスを抽象化して、適用範囲の広い「二分探索法の一般形」を紹介します。同時に無数にある二分探索の実装方法の中でも「めぐる式二分探索」がバグりにくいと感じているので、紹介したいと思います。 注意 1: 二分探索の計算時間について 二分探索の計算時間について簡単に触れておきたいと思います。例えば「$n$ 個の要素からなるソート済み配列から目的の値を探索する」というよく知られた設定であれば、 単純な
文脈化された転置インデックス - Retrieva TECH BLOG
こんにちは。レトリバの飯田(@meshidenn)です。カスタマーサクセス部 研究チームのリーダーをしており、マネジメントや論文調査、受託のPOCを行なっています。 従来の検索アルゴリズムの問題点 COILの概要 検索時の挙動 学習時の挙動 結果 実験 終わりに 従来の検索アルゴリズムの問題点 従来の検索アルゴリズムの問題点といえば、"意味"を考慮できないということが挙げられます。従来の検索アルゴリズムは、単語一致をベースとして、そのスコアリングをするのが基本だからです。そのため、単語が一致しないことによる弊害がおきます。そして、「あー、意味を考慮できたらなー」という発想に至ります。 その結果、クエリも文書もベクトル表現にして計算してしまえ！ということで近年研究が盛んに行われており、BERT1が提案されて以降、教師データがあれば、うまく行くことがわかってきています。さらに、近年、最近傍アル
Binary search with modern processors
第16回 StringBeginners での発表資料
How to implement Japanese full-text search in Elasticsearch
全文検索は一般的に知られていますが、検索エクスペリエンスで非常に重要な役割を果たしています。ただし、日本語など、一部の言語では、全文検索を実装するのが難しい場合があります。このブログでは、日本語で全文検索を実装する際の課題を探り、Elasticsearchでこれらの課題を解決する方法をいくつか示します。 全文検索とは？ Wikipediaより、下記が定義となります。 全文検索とは、コンピュータにおいて、複数の文書（ファイル）から特定の文字列を検索すること。「ファイル名検索」や「単一ファイル内の文字列検索」と異なり、「複数文書にまたがって、文書に含まれる全文を対象とした検索」という意味で使用される。 全文検索は、現在多くのデジタル体験を強化するものです。全文検索は、データセット内に隠れている可能性のある単語やフレーズを見つけようとしてくれます。例えば、ネットショッピングして「phone」を検
検索エンジンの数値インデックスを支える Bkd-Tree - 好奇心に殺される。
Computer Science / Algorithm 検索エンジンの数値インデックスを支える Bkd-Tree Elasticsearchの数値データインデックスに使われるBkd-Treeというアルゴリズムを論文を読みながらまとめました。 Overview こんにちは pon です。Elasticsearch & Lucene 輪読会を弊社で毎週開催しているのですが、そこでBkd-Treeというアルゴリズムに行き着きました。そこでBkd-Treeの論文を読んでみたので、まとめたものを共有しようと思います。 論文はこちら Bkd-Tree: A Dynamic Scalable kd-Tree LuceneでのBkd-Tree Bkd-TreeはLucene6から導入されたようで下記のようにスペース効率、パフォーマンスが大幅に改善されたようです。 以下こちらのElasticsearch公
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - hora-search/hora: 🚀 efficient approximate nearest neighbor search algorithm collections library written in Rust 🦀 .