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ブックマーク / sleepy-yoshi.hatenablog.com (2)

  • DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ

    第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会に参加して発表をしてきました.幹事の@overlast さん,ボランティアのみなさま,会場を提供してくださったmixiさんに感謝申し上げます. ランキング学習に関するハードな発表を依頼されたので,気合いを入れて2晩夜更かしして資料をまとめてみた.発表資料(公開用)をslideshareにアップしました. DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ View more presentations from sleepy_yoshi ランキング学習は検索ランキングを教師あり機械学習の枠組みで最適化する方法で,どのように目的関数を設定するかという観点で3つのアプローチ (pointwise, pairwise, listwise) に分かれる.これらのアプローチは,目的関数の設定方法が違うだけで,眺めてみると (基的な方法は) そんなに難しくないよ,

    DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ
  • 転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ - シリコンの谷のゾンビ

    学生の頃から情報検索っぽい研究をやっていたくせに,転置インデックスてこんなものなんだ,ということを知るまで検索エンジンが正直怖かった.転置インデックスの概要を理解したら急に甘く見はじめるようになった(それはそれでいかんのだけど). 位置情報を持たせたり,転置インデックスの圧縮をした状態で説明されると急にアッーてなるけれど,一番単純な例を見るとすぐに理解できる. というわけで転置インデックスってこんな感じなんですよー.という一例を体験するプログラムをつくってみた.またJavaScript+TinySegmenter.工藤様毎度ありがとうございます. Text search indexing demo - 転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ これを見ると,転置インデックスって基的にこういう構造でデータを持つのかということが納得できると思います.Termをkey,Posting l

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