GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
統計的確率論で言語を解析--Sematicsが世界初の日本語解析エンジンを開発
日本語意味解析エンジンを開発するSematicsは6月15日、統計的確率論を用いた言語解析エンジン「Perceptron Engine」を開発したと発表した。統計的確率論を用いた日本語解析エンジンは「世界初」（同社）という。 Perceptron Engineは「形態素解析」、「構文解析」、「文脈解析」、「意味解析」の4つの解析処理によって構成される。従来の言語解析技術は、辞書によるデータのマッチングにより処理されていたため、データ容量が膨大で、その処理に多大な時間を要した。一方、Perceptron Enginesは大規模な辞書を用いないため、少ないメモリやディスク容量でも高速処理が可能で、500文を1秒で解析できるという。 形態素解析とは、文章を形態素と呼ばれる、意味を持つ語句の最小単位まで分割して解析するもの。各語句を品詞単位、動詞や形容詞といった活用語句の場合はその活用形ごとに解析
perl - 文字列ばらしはsplit //, $strで : 404 Blog Not Found
2007年11月27日13:30 カテゴリLightweight Languages perl - 文字列ばらしはsplit //, $strで うーん、ここがあきまへん。 [を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ 9 my @char = ($c =~ /([\x00-\x7f]|[\xC0-\xDF][\x80-\xBF]| 10 [\xE0-\xEF][\x80-\xBF]{2}| 11 [\xF0-\xF7][\x80-\xBF]{3})/gsx); 文字列をばらして(utf8の)文字一つ一つの配列にするには、バイト列に正規表現をかますのではなく、utf8文字列にしてからそれにsplit //をかますのが一番です。単にわかりやすいだけではなく、その方がずっと高速です。以下、Benchmark。 #!/usr/local/bin/perl use strict; u
聞いてきました：Googleの大規模日本語データ公開に関する特別セッション - のほほん徒然
第四十七回 写真はGigazineのマネです(笑) 3月に滋賀で行われる言語処理学会全国大会で、グーグルが 特別セッションをやるそうです。大規模日本語データについて。 たつをさんのブログで知ったGoogleの特別セッション． グーグル株式会社では、日本語の言語処理研究推進のため大規模日本語データの公開を検討しています。つきましては仕様を決定するにあたり、実際にデータを御利用頂く研究者 / 技術者の皆様の「生の声」を是非お伺いしたく存じます。今回、言語処理学会様の御好意により、下記のとおりデータ仕様に関する特別セッションを設けて頂ける事になりました。 はてなブックマークでも話題になっているGoogleの大規模日本語データ公開に関する特別セッション@NLP2007に，家が近いこともあり参加してきましたので，その詳細を書きます． セッション概要と要旨 Googleは日本語の言語処理研究のためにW
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