Regular Expression Matching with a Trigram Index or How Google Code Search Worked
Regular Expression Matching with a Trigram Index or How Google Code Search Worked Russ Cox rsc@swtch.com January 2012 Introduction In the summer of 2006, I was lucky enough to be an intern at Google. At the time, Google had an internal tool called gsearch that acted as if it ran grep over all the files in the Google source tree and printed the results. Of course, that implementation would be fairl
Towards Natural Language Semantic Code Search | GitHub Engineering
EngineeringTowards Natural Language Semantic Code Search Our machine learning scientists have been researching ways to enable the semantic search of code. This blog post complements a live demonstration on our recently announced site: experiments.github.com Motivation Searching code on GitHub is currently limited to keyword search. This assumes either the user knows the syntax, or can anticipate w
DuckDuckGo - Wikipedia
DuckDuckGo（ダックダックゴー）は、インターネット検索エンジンである。利用者のプライバシーの保護と利用履歴等を記録保存しないことを運営方針としている[2]。VivaldiやTor Browserの標準検索エンジンにも採用されている。また、DuckDuckGoは検索結果のパーソナライズを行わないため「フィルターバブル」に陥らない（DuckDuckGoはGoogleのフィルターバブル問題についてブログで指摘している）[3][4]。 本社はアメリカ合衆国ペンシルベニア州パオリ（英語版）にある[5]。 概要[編集] DuckDuckGoの検索結果はYahoo! Search BOSS（英語版）、ウィキペディア、Wolfram Alpha、Microsoft Bing、Yandex、そして自身のウェブクローラーであるDuckDuckBotを含む400種以上のソース[6] によって作られる[2
新井紀子/ Noriko Arai on Twitter: "以前、うちのポスドクが書いた「高校生がいかに検索に失敗しているか」に関する論文。いわゆる１００％進学の公立ナンバー高での実験。３つキーワードをいれたら確実に答えが目の前に出るはずの課題で検索に失敗している。 https://t.co/JX0PjcvyuT"
以前、うちのポスドクが書いた「高校生がいかに検索に失敗しているか」に関する論文。いわゆる１００％進学の公立ナンバー高での実験。３つキーワードをいれたら確実に答えが目の前に出るはずの課題で検索に失敗している。 https://t.co/JX0PjcvyuT
強すぎて「会場がシーンと……」 クイズ王を圧倒した“早押しAI”の衝撃
強すぎて「会場がシーンと……」 クイズ王を圧倒した“早押しAI”の衝撃：これからのAIの話をしよう（クイズ編）（2/2 ページ） その手法はこうだ。あらかじめWikipediaの記事タイトル（エントリ）、記事中の単語を関連性の「近さ」「遠さ」でマッピングしておく。例えば、織田信長と豊臣秀吉というエントリは近く、また豊臣秀吉の周辺には戦国時代という単語がある――というようなイメージだ。開発したモデルは、質問文に織田信長、戦国時代といった言葉が出てくると、それらと近しい言葉の“塊”付近に答えになる言葉がありそうだと推測し、候補を絞り込んでいく。このモデルには、Wikipediaの記事に加え、クイズボウルの過去問データも学習させた。 そうして完成したモデルを検証していると、例えば「モーツァルトの曲を答えなさい」という質問文に対し「モーツァルト」と解答するように、人名か曲名（作品名）かなど解答の“
TensorFlowを使った機械学習を論文抽出に適用、ヒントは大学入試問題対策の裏ワザ
これを行ったのは、東京共済病院腎臓高血圧内科部長、東京医科歯科大学臨床教授などを務める神田英一郎氏。日本腎臓学会の組織した委員会による、慢性腎臓病（CKD）をテーマとした「エビデンスに基づくCKD診療ガイドライン2018」（未出版）の作成に関わった。その作成プロセスにおいて、論文スクリーニング作業の負担が重いことから、機械学習の活用を思い付き、「第3のスクリーニング担当者」を生み出した。 以下では、同氏の説明に基づき、これを紹介する。 「心の折れる作業」をどう軽減できるか 医療の世界では、「EBM（Evidence Based Medicine）」への取り組みが進められてきた。EBMとは、「医療行為は最新、最良の科学的根拠に基づいて行うべき」という考え方だ。診療ガイドラインは、EBM推進の観点から、臨床現場での意思決定における判断材料の1つとして利用することを目的とした文書で、各専門分野の
作って覚える転置インデックス、「検索エンジン自作入門」 - プログラマでありたい
先行発売で、検索エンジン自作入門を購入しました。まだペラペラと眺めている状況ですが、これが非常に面白いです。 「検索エンジン自作入門」は、集めた文章をいかに整理するかをテーマとして扱っている本です。整理するという意味は、検索エンジンを利用するというライフハック的な意味ではありません。整理する為の検索エンジン自体を自分で作ることで理解するという、極めて硬派な本です。 「検索エンジン自作入門」とは？ 「検索エンジン自作入門」は、未踏IT人材発掘・育成事業にスーパークリエータに認定された山田浩之氏と、Senna/groongaの開発者の末永匡氏の共著です。検索エンジンについて語らせたら、日本でこれ以上の人たちはいないだろうという組み合わせです。ということで、内容は非常に濃いのですが、難しい内容を解りやすく解説されています。 一方で、扱っている内容は非常にマニアックです。下に目次付けておくので見て
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