情報検索ことはじめ〜教科書編〜 - シリコンの谷のゾンビ
2011-01-18追記 教科書編その2 にて2011年版のIR教科書を紹介しています 情報検索(IR)の勉強を本格的に始めて8ヶ月．大体どんな分野があって，どんなことを勉強すればいいのかわかってきた（と思う）．この気持ちを忘れないうちにメモしておこう．以下，若輩があーだこーだ言ってるだけなので，間違いや他に情報があれば，ぜひコメントをお願いします． # ここで述べている情報検索とは，コンピュータサイエンスの一分野としての情報検索です．図書館情報学の側面は一切扱っていません，あしからず． というわけでまず教科書編． 本腰を入れて勉強する場合，基礎づくりのためには教科書選びがいちばん重要だと思っている．自分の知っている限り，情報検索における教科書の選択肢はそれほど広くはない．以下に紹介する本は，情報検索を学ぶ上で「買い」の本．これらを読めば，最新の論文を読めるだけの土台はできるし，専門家と議
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
運営元のロゴ Copyright © 2007-2024 All Rights Reserved by Gijutsu-Hyoron Co., Ltd. ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。
[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！
転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ 2007-11-26-5 [Algorithm][Programming] 転置インデックス[2007-06-17-6]による検索システムの実装は パフォーマンスを無視すれば意外と簡単です。 それを示すために Perl で簡単な検索システムを作ってみました。 検索方式は転置インデックス(Inverted Index)、 ランキングには TF-IDF[2005-10-12-1] を用いました。 検索対象ファイルは一行一記事で以下のフォーマットとします。 [記事ID][SPC][記事内容]\n 記事IDは数字、記事内容は UTF-8 の文字で構成されるものとします。 以下のようなサンプル test.txt を用意しました。 1 これはペンです 2 最近はどうですか？ 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか？ 5 ここ最近疲れ
![[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/af37977ee866988286b95e74fff98500a190545c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fchalow.net%2Fimages%2Ftcl-logo-25.png){kind=logo}
Okapi BM25 - Wikipedia
In information retrieval, Okapi BM25 (BM is an abbreviation of best matching) is a ranking function used by search engines to estimate the relevance of documents to a given search query. It is based on the probabilistic retrieval framework developed in the 1970s and 1980s by Stephen E. Robertson, Karen Spärck Jones, and others. The name of the actual ranking function is BM25. The fuller name, Okap
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a co
suffix array
更新履歴 2004/01/07 O(N) 構築アルゴリズム三種追加（Ko &Alulu, Kim & al., Karkkainen & Sanders) Suffix Arrayは、最近注目を集めているデータ構造です。その理由として、 (1)大規模なデータに対して、高速に検索、情報抽出を行うことができる (2)BWTとしてデータ圧縮に用いることができる。 ことが挙げられます。(1)に関しては自然言語処理において、膨大な量のコーパスから情報（例えば、単語の出現回数など）を調べるときににSuffix Arrayを用いると非常に高速に求めることができます。 膨大な量のコーパスに基づいた自然言語処理が盛んになってきている今、Suffix Arrayが注目を集めています。 また、ゲノム情報を調べるバイオインフォマティクスにおいても、ここの配列と似ている部分（例えばCCAG）を調べるといった場合
どうなっているの？あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
Webの全体像を効率よく取り込み，分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます（図2）。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング（crawling）』という機能です」（Yahoo! JAPAN，リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏，以下同）。 取り込むと簡単に言っても，Webページの数は膨大なうえ，更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで，限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば，クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし，ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす，といったことをしているそうです。 ただ，更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ
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
Cross-Language Information Retrieval Based on Category Matching Between Language Versions of a Web Directory Fuminori Kimura Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology 8916-5 Takayama, Ikoma, Nara, Japan Akira Maeda