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irに関するsotarokのブックマーク (13)

  • Lucene Revolution 2010 Presentations | Lucid Imagination

    Fusion Platform Overview Explore the robust offerings of the world’s most open search and discovery software platform Fusion Platform Pricing Lucidworks pricing is the industry benchmark for ease and value

    Lucene Revolution 2010 Presentations | Lucid Imagination
    sotarok
    sotarok 2010/10/15
    Realtime Search With Lucene
  • Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー

    情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単

    Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
  • MySQL InnoDBだけで全文検索 - SH2の日記

    実験エントリです。 予習してみる 「転置インデックス」というキーワードで検索して、しばらく勉強してみます。 転置インデックス - Wikipedia mixi Engineers’ Blog » 転置インデックスを実装しよう ASCII.jp:悟空、秘剣「転置インデックス」を手に入れる |Googleはなぜ的確に探せるのか? [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! 転置インデックスで学ぶ検索エンジンの中身アプリ - 睡眠不足?! うーんなるほど。分かったような分からないような。 作ってみる とりあえず、Twitter4Jを使ってこんなデータを用意しました。ちなみに人選は漢(オトコ)のコンピュータ道: MySQLerのTwitterアカウントまとめ。を参考にさせていただきました。 5707049458,2009-11-14 20:28:34,sakaik,@hbstudy

    MySQL InnoDBだけで全文検索 - SH2の日記
  • 全文検索エンジン Miniseをリリース + WEB+DBで全文検索の特集記事 - DO++

    全文検索エンジンの Minise: MIni Search Engineをリリースしました. このエンジンは全文検索の基的な機能をサポートしたもので,索引手法は逐次検索(索引無),N-gram,転置ファイル,接尾辞配列をサポートしており,そこそこ最適化を行ってます.Wikipedia語版を実験で使ったもので20万文書で構築時間が500秒前後,検索時間が一クエリあたり数msとなっています. BSDライセンスで公開しています. 割りきって,機能を絞ってシンプルな構成にしていますので改造したりしやすいようになっています。まだ、ドキュメントはないですが、C++ APIとして利用しやすいようにもなっていますので、研究用途などで新しい索引やランキングとかでの利用も想定しています(実際に研究用で使ってます). --- 今回の全文検索ライブラリを開発する機会になったのが,私が担当した今月号のWEB+

    全文検索エンジン Miniseをリリース + WEB+DBで全文検索の特集記事 - DO++
    sotarok
    sotarok 2009/10/27
  • IR Multilingual Resources at UniNE

    sotarok
    sotarok 2009/10/16
    stop words list / stemmer
  • Stop word - Wikipedia

    Stop words are the words in a stop list (or stoplist or negative dictionary) which are filtered out (i.e. stopped) before or after processing of natural language data (text) because they are deemed insignificant.[1] There is no single universal list of stop words used by all natural language processing tools, nor any agreed upon rules for identifying stop words, and indeed not all tools even use s

    sotarok
    sotarok 2009/09/18
    stop words list / link ある
  • Simple-9について解説 - tsubosakaの日記

    前回に引き続き転置インデックスの圧縮を実装してみる。今回紹介するのは[2]で提案されているSimple-9というアルゴリズムである。 Simple-9は32bitのwordにできるだけ数字を詰めていくという圧縮アルゴリズムである。例えば2bitの数が16個ならんでいれば32bitで表現できる。しかし、実際は大きい数字も出現するため数字の長さの情報も格納する必要がある。Simple-9では4bitを用いて残りの28bitがどう詰められているかを表す。 28bitの表し方としては 上位bit 符号の個数 符号のビット長 0000 28 1 0001 14 2 0010 9 3 0011 7 4 0100 5 5 0101 4 7 0110 3 9 0111 2 14 1000 1 28 の9通りがあり、これがSimple-9の名前の由来となっている。 例えば ( 3 , 5 , 0 , 0 ,

    Simple-9について解説 - tsubosakaの日記
  • 転置インデックスの圧縮 - tsubosakaの日記

    Managing Gigabytes勉強会で転置インデックスの圧縮の話が出たので実際に圧縮を行った場合にどれくらいのサイズになるかを計測してみた。 利用したデータは英語版Wikidiaの全記事で 文書数 2,872,589 単語数 2,735,620 転置インデックスのポインタの数 397,603,176 ぐらいのサイズのデータです。 無圧縮の転置インデックスのフォーマットは 単語ID,文書数,文書1,....文書N, 単語ID,...で各項目4byteとなっており、1.5Gぐらいのサイズになっています。 これに対して各圧縮アルゴリズムを適用した結果は アルゴリズム 無圧縮 Variable Byte Code unary符号 γ符号 δ符号 Rice Coding pforDelta(仮) サイズ 1537MB 497MB 239475MB 474MB 407MB 367MB 455MB

    転置インデックスの圧縮 - tsubosakaの日記
  • 転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog

    相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら(テンプレートはこちら)です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索

    転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
    sotarok
    sotarok 2009/08/05
    転置インデックス
  • γ符号、δ符号、ゴロム符号による圧縮効果 - naoyaのはてなダイアリー

    通常の整数は 32 ビットは 4 バイトの固定長によるバイナリ符号ですが、小さな数字がたくさん出現し、大きな数字はほとんど出現しないという確率分布のもとでは無駄なビットが目立ちます。 Variable Byte Code (Byte Aligned 符号とも呼ばれます) は整数の符号化手法の一つで、この無駄を幾分解消します。詳しくは Introduction to Information Retrieval (以下 IIR) の第5章に掲載されています。(http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/variable-byte-codes-1.html で公開されています) Variable Byte Code はその名の通りバイトレベルの可変長符号で、1バイトの先頭1ビットを continuation ビットとして扱い、続く 7 ビット

    γ符号、δ符号、ゴロム符号による圧縮効果 - naoyaのはてなダイアリー
  • セミナー資料公開「Extreme Search! 次世代検索エンジンSedueが実現する驚異のパフォーマンス」

    2009年4月8日(水) 13:00〜15:30に開催されましたPreferred Infrastructureによる製品紹介セミナーの発表資料です。

  • The Anatomy of a Search Engine

    Computer Science Department, Stanford University, Stanford, CA 94305 In this paper, we present Google, a prototype of a large-scale search engine which makes heavy use of the structure present in hypertext. Google is designed to crawl and index the Web efficiently and produce much more satisfying search results than existing systems. The prototype with a full text and hyperlink database of at leas

  • 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

    sotarok
    sotarok 2009/07/29
    information retrieval
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