Manningから出版予定の『AI-Powered Search』（AIを活用した情報検索の意）を冬休み中に読んでいたら、その中で意味的知識グラフ（Semantic Knowledge Graph）と呼ばれるデータ構造について説明していて、関連語の計算やクエリ拡張などに使えるということで興味深かったので紹介しようと思います。最初に意味的知識グラフについて説明したあと、日本語のデータセットに対して試してみます。 AI-Powered Search（https://www.manning.com/books/ai-powered-search） 本記事の構成は以下のとおりです。 意味的知識グラフとは 意味的知識グラフを用いた関連語の計算 参考資料 意味的知識グラフとは 知識グラフと聞くと、固有表現認識や関係抽出、OpenIEを使って構築するグラフを思い浮かべる方もいると思うのですが、意味的知識
検索エンジンの「Google」に、コメント機能が追加されます。Googleによると、例えばスポーツの試合を検索した際に表示される試合結果などにコメントを残せるようになるそうで、他ユーザーが残したコメントを読んで評価することも可能です。 Leave comments on Google Search - Google Search Help https://support.google.com/websearch/answer/7632798 Google検索に新しく追加されるコメント機能は、記事作成時点ではどの国・どの言語でもまだ機能していません。しかし、Googleはサポートページ上で今後追加されることとなるコメント機能がどのようなものになるのかを説明しています。 コメントとして投稿されたものは、誰でもチェックできるようになります。コメントと同時にユーザーアカウントの基本情報が表示され、
DataStrategyの齋藤（@pigooosuke）です。 ネットショップ作成サービス「BASE」は60万店舗のショップが利用しており、ショッピングアプリ「BASE」のユーザーは、新着商品、キーワード検索、関連商品、商品特集などを介して気になる商品を見つけることができます。今回、新機能として、検索ワードに関連するキーワードを表示することで、ユーザーの興味のありそうな商品にたどり着ける動線を機械学習を活用して実装しました。 DataStrategyチームは発足して間もなく、サービスドメインに適応した単語辞書がなかったので、新規で作成するところから始まりました。機械学習におけるデータセットのアノテーションについての知見が共有される機会が少ない印象もあり、折角なので今回私達が行ったデータ作りから実装までの流れをご紹介します。 概要 今回、どんなキーワードも意味的に近ければ、サジェストしても良
人工知能じゃ〜これからはシンギュラリティじゃ〜と盛り上がっており、猫も杓子も深層学習で人工知能で人類皆失業などと楽しいお祭り、ぼくは嫌いじゃない。我々が生きていくためには金が必要なんだ。というわけで、ちょっと気になって調べたことがあったのでここに記録しておく。もしこれが知財や法曹方面の業界で有名な話だったらコンピュータエンジニアたち何やってんのという話ではある。 AIブームというやつが燃料になって日本は機械学習パラダイスだという記事が話題になっているが、これは平成21年の著作権法改正で追加された著作権法47の7のおかげである（ラッキー！） じゃあ、そもそもどうしてそんな条項ができてるの？ 調べてみたら情報大航海プロジェクトが深く関わっているようだよ？ちょっとは感謝したらどう？？ もともとこれが気になっていた。ので調べました。という話。 著作権法の47の7が、思いがけず今重要にって解説が散見
順次走査検索、逐次検索ともいう。「grep」とはUNIXにおける文字列検索コマンドであり、複数のテキストファイルの内容を順次走査していくことで、検索対象となる文字列を探し出す。一般に「grep型」と呼ばれる検索手法は、事前に索引ファイル（インデックス）を作成せず、ファイルを順次走査していくために、検索対象の増加に伴って検索速度が低下するのが特徴である。ちなみに「grep型」とは実際にgrepコマンドを使っているという意味ではない。 インデックス作成型全文検索システム 検索対象となる文書数が膨大な場合、grep型では検索を行うたびに1つ1つの文書にアクセスし、該当データを逐次検索するので、検索対象文書の増加に比例して、検索にかかる時間も長くなっていってしまう。そこであらかじめ検索対象となる文書群を走査しておき、高速な検索が可能になるような索引データを準備することで、検索時のパフォーマンスを向
JIS規格番号からJISを検索 JIS番号は、半角英数でご入力下さい（アルファベットは大文字）。例 A1234、B5668 前方一致検索が可能です。 参考リンク※日本工業規格(JIS)C部門における一部規格の規格番号の切替えについて JIS
「Windowsで、ファイル名に「☆」（他にも「-」「+」「(」「(2)」など）が入っているファイルを検索する方法、わかりますか？」 実は、ただ検索欄に「☆」と入力しても、検索結果にすべてのファイルが表示されてしまいます。 変な検索方法を調べて、いろいろなパターンを試し続けた結果、謎テクニックで回避できると分かったのですが、Windowsファイル検索テクニックの世界にはかなり独特の世界が広がっていると同時に、ずばりな資料が見当たらないことも分かりました。 というわけで今回は、「☆」の検索を通じて、「なぜか検索できない」を解決するテクニックを紹介します。 正解例を見て、衝撃を受けたり、「？？？」という感想を共感してもらえたら嬉しいです。 関連：「(2)」を検索する方法はこちら→「Windowsファイル検索で 数字１文字 や 括弧付き数字 を検索する方法（謎テクニック応用編）」 目次 1. 追
組み込みクラス一覧 A〜E ARGF.class (843) Array (2016) BasicObject (154) Bignum (99) Binding (78) Class (80) Complex (527) Data (36) Dir (538) Encoding (2449) Encoding::Converter (253) Encoding::InvalidByteSequenceError (77) Encoding::UndefinedConversionError (55) Enumerator (194) Enumerator::ArithmeticSequence (84) Enumerator::Chain (36) Enumerator::Lazy (389) Enumerator::Yielder (27) Errno::EXXX (33) Excep
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EVERNOTEの検索機能があと一歩！ 最近になって、iPhoneでのタグ階層化など、急速に使い勝手が向上しているEVERNOTEなのですが、全文検索機能だけは、どうしても「もうひとつ！」という印象があります。特に、雑誌のPDF化などをしても(第48回「電子ファイリングで雑誌をデジタル化する」参照）、そのページ内の検索が、非常によくヒットしてくれたり、全くダメだったりします。 タグが階層化でき、しかも全文検索もそれなりに使えるのですから、探したファイルが見つからないなどということはまずありません。それでも、全文検索の信頼度が高まれば高まるほど、すべてのデータを投げ込んでおくツールの価値が高くなるのは確実です。 最近になって私は、パスワードなどの個人情報を別にすれば、あらゆる情報の着地点はEVERNOTEにしているため、どうしてもこれは、全文検索に頼らざるを得ないという事情もあります。タグも
Influencer marketing is a powerful tool, offering businesses a vast, engaged audience and diverse partnership opportunities. Influencers produce highly engaging content that resonates with their […] Five Types of Internet Searchers and How to Target Them with SEO Services Your SEO management and strategy can be further improved if you pay attention to the ways in which online users search on Googl
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