Mozc(Google日本語入力)のコードを読んだメモ - 射撃しつつ前転 改
Google日本語入力がOSS化されたということで、気になっていたところをいくつか確認してみた。 変換アルゴリズムはどんな感じか？ twitterの工藤さんの発言にも「わりと古典的な最小コスト法」とあるけれど、まさにそんな感じ。人名の処理とかでちょっと特別なコードが入ったりもしているが、ほぼ基本的な統計的かな漢字変換のモデル。係り受けの情報とかは使っていない。Viterbiでベストパスを求めて、品詞ベースで文節にまとめあげている。コストモデルは接続コストが品詞対品詞で、単語コストの方は単語毎に設定されているっぽい。 src/converter/immutable_converter.ccのImmutableConverterImpl::ViterbiがViterbiアルゴリズムの部分で、その後にMakeSegmentsで文節にまとめている。読むならImmutableConverterImp
[IR] Google WSDM'09講演で述べられている符号化方式を実装してみた - tsubosakaの日記
MG勉強会の後にid:sleepy_yoshiさんに教えてもらったWSDM 2009における講演"Challenges in Building Large-Scale Information Retrieval Systems"で述べられている符号化方式のGroup Varint Encodingを実装してみた。 資料 講演スライド スライドの日本語による解説記事 整数の符号化方式 転置インデックスなどで文章番号のリストを前の値との差分で表すなどの方法を用いると出現する、ほとんどの値は小さな値となるためこれを4バイト使って表現するのは記憶容量の無駄である。 このためVarint Encoding、ガンマ符号、デルタ符号、Rice Coding、Simple 9、pForDeltaなど様々な符号化方式が提案されている。このうちVarint Encodingは実装が手軽なことからよく用いられて
![[IR] Google WSDM'09講演で述べられている符号化方式を実装してみた - tsubosakaの日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d5a026a6225c4524c834d0237efa271b5b0d54f0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17680117127124028144%2F17680117127124030436%2F1557332443)
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Global Perspectives: Enhancing Cultural Understanding in a Connected World – Viewpoint Vault