Elasticsearch with Amazon Machine Learning
Elasticsearchには色々なAPIが用意されているので、それらのAPIを色々使って今回やろうとしていることに近いこともできるのですが、今回は機械学習に Amazon Machine Learning 使ってみようかと。 やりたいことは、各ドキュメントの文章を元に、３つ以上の分類を予測するための機械学習モデルの作成です。いわゆる多項分類（Multiclass Classification）。 Elasticsearchはこのモデルを作成するための、教師データ作成に使います。Elasticsearchを使うことで、言語処理などの正規化をElasticsearchに任せてしまうことができるというメリットがあります。 正解データの作成正解データの作成は、Elasticsearchに文章とカテゴリが付与されたデータをインデックスするだけです。既に商品データなど、インデックスされていればそれを
Elasticsearch 1.6.0リリース（日本語訳）
※この記事は次のブログを翻訳したものになります。 原文：Elasticsearch 1.6.0 released 本日（6/9）、Lucene 4.10.4ベースのElasticsearch 1.6.0をリリースしました。 このリリースはElasticsearchの最新の安定バージョンとなります。 また、素晴らしい新機能がいくつか追加されています。 synced flushによるリスタートの高速化 �* シャード配置は保留中のタスクをブロックしない レスポンスボディのJSONのフィルタリング 共有ファイルシステムリポジトリに対するセキュリティフィックス 古いインデックスのためのUpgrade API Kibanaユーザのためのハイライトの強化 Windowsユーザのためのmlockall より詳細なスクリプト設定 すべての変更リストとダウンロードはこちらをごらんください。 synced f
ElasticSearch に Kuromoji プラグインを導入する : まだプログラマーですが何か？
（注 この記事は古くなったので、新しい記事をこちらに記載しています） http://dotnsf.blog.jp/archives/1059206837.html 全文検索エンジン ElasticSearch に日本語形態素解析ソフトウェアである Kuromoji のプラグインを導入して、日本語全文検索環境を構築します。 まずは ElasticSearch をインストールします。ElasticSearch のインストールそのものの手順については以前のエントリを参照してください： ElasticSearch を導入して CouchBase サーバーの全文検索を行う ElasticSearch の導入ができたら、この段階で動作確認をしておきます。まずはデータを登録します（青字は実行結果です）： # curl -XPUT http://localhost:9200/mytest/test/1 -
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