The Knowledge Graph is a huge collection of the people, places and things in the world and how they're connected to one another. With this Search technology, Google can get you the best possible answers and help jump start your discovery. Get an under the hood look at the next frontier, from the team at Google behind the technology. Learn more at https://www.google.com/search/about/ Dive into th
GW中にやることリストのひとつである確率的情報検索ノートができたので公開． Notes on Probabilistic Information Retrieval ―Probability Ranking PrincipleからBM25まで― 確率的情報検索とは，Prbability Ranking Principle (説明はノート参照) をスタート地点にして適合確率をモデル化した情報検索のいち分野．Binary independence modelやBM25などが含まれる (BM25はいろんなヒューリスティクスが入っているのだけれど)． BM25とは， [tex:\sum_{t \in q} q_t \cdot \frac{f_{t,d} (k_1 + 1)}{k_1*1 + f_{t,d}} \cdot w_t] という (説明はノート参照)，ぱっと見ワケワカラン計算式だけれど当た
本書内容概略 ウェブはティム・バーナーズ＝リーというひとりの人物によってつくられました。それから20余年を経た現在、ウェブ以前にはなかった新しい価値観やルールが現実世界に大きな影響を与えています。メディアとして、コミュニケーション・ツールとして、ウェブは本質的にどのような特徴を持っているのか。そして、私たちはそれをどのように使いこなすことができるのか。さまざまな角度から「ウェブらしさ」を考えます。 著者紹介 大向一輝（おおむかい・いっき） 国立情報学研究所・コンテンツ科学研究系 准教授。 2002年同志社大学大学院修了、2005年総合研究大学院大学 複合科学研究科、情報学専攻修了。専門はセマンティックウェブ、情報・知識共有、コミュニティ支援。2005年国立情報学研究所助教。2009年国立情報学研究所准教授。2010年より総合研究大学院大学准教授を併任。2008年からは株式会社グルコース取締
WSDM2012読み会: Learning to Rank with Multi-Aspect Relevance for Vertical Search
As our collective knowledge continues to be digitized and stored—in the form of news, blogs, Web pages, scientific articles, books, images, sound, video, and social networks—it becomes more difficult to find and discover what we are looking for. We need new computational tools to help organize, search, and understand these vast amounts of information. Back to Top Key InsightsTopic models are algor
2. 挨拶 • 自己紹介 – 秋葉拓哉 / @iwiwi – 東京大学 コンピュータ科学専攻 M1 – アルゴリズム系の研究室 – プログラミングコンテストが好き – 2009 年にインターンさせてもらって以来アルバイト アリ本 （グラフの話もあるよ） 1 3. いろんなグラフ 道路・交通ネットワーク • 頂点：交差点，駅など • 辺：道，路線など やりたいことの例 • 案内，交通管制 • 輸送や災害のための解析 • 地理情報と絡めたサービス • … 2 4. いろんなグラフ ソーシャルネットワーク • 頂点：人 • 辺：人間関係 やりたいことの例 • 「知り合いかも？」とか • 重要度・影響度の解析 • コミュニティ解析 • 情報の伝播力の解析 • … (MentionMap で作成) 映画 3
The document summarizes key points from a presentation about how people's real-life social networks differ from their online social networks. It tells a story about a woman named Debbie who was upset to discover that photos from her friends' wild nights at a gay bar, which she had commented on on Facebook, could be viewed by 10-year-old children she teaches swimming. This highlighted the problem t
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はじめに 今回の記事は，以下の論文に関するものです．他にも紹介記事（ACL2011論文「Faster and Smaller N-Gram Language Models」を読んだ - EchizenBlog-Zwei）があるので，そちらでは特に触れられていない部分を（独断と偏見により）解説しています． http://nlp.cs.berkeley.edu/pubs/Pauls-Klein_2011_LM_paper.pdf Adam Pauls and Dan Klein. Faster and Smaller N-Gram Language Models. In Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 258--267, 2011. 概要 こ
カリフォルニア州マウンテンビュー発--「Google News」の創設者であり技術責任者でもあるKrishna Bharat氏は、米国時間2001年9月11日から数日間、ニューオーリンズでのカンファレンスのために身動きが取れず、他の多くの人と同様、ニューヨークとワシントンDCをおそった攻撃に関するニュースを必死に探し求めていた。信頼できる情報をオンラインで見つけるのが難しかっただけでなく、さまざまな観点からの情報を見つけることも難しかった。 Bharat氏は、最近の米CNETとのインタビューでこう語っている。「今起きている出来事とニュースについて考え、そこから抜け出そうとするための時間はたっぷりあった。わたしはここに戻ってきて『ニュースサイトからコンテンツを抜き出す方法は分かっている。どうすれば、この理解の過程を改善することができるだろうか』と言った」 このフラストレーションが、最終的に2
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