■ 2 つの文(日本語のもの)の間の類似度を算出するアルゴリズムを紹介してください。
■ 2 つの文(日本語のもの)の間の類似度を算出するアルゴリズムを紹介してください。
はてなダイアリーのようにキーワードを自動でリンクするアルゴリズムを知りたいです。単純に考えると、①キーワードのリストを持っておく。②対象となる文章に、あるキーワードが含まれているかを検索する。③「②」の検索をキーワードの数だけ繰り返す。ということになると思います。1万語のキーワードリストがある場合、1万回の検索を行うことになり、たとえば多数の投稿がある場合は効率も悪いですし負荷も掛かります。もっと効率のいいアルゴリズムがあるのでしょうか。
R-Tree を勉強します。 参考 Rtrees: Theory and Applications この本のサンプル pdf がたぶんわかりやすい (chap.1, chap.2) R-Trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching 原著論文 目的 与えられた矩形と交差する図形を探索する問題を考えます。window query と言うらしいです。これを効率的に実行するためのデータ構造が R-Tree です。 R-Tree の概要 R-Tree は B+-Tree の構造をしています。B+-Tree は、 leaf に要素が入っていて非 leaf の node は探索の為のインデックスのみを持っている B-Tree です、たぶん。R-Tree の leaf に入る要素は Minimum Bounding Rectangle (MB
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実践プログラミング ＣとＣ＋＋プログラミングに関するいくつかの例題と解説． 単なるプログラミングテクニックや文法の解説ではなく， 背後にある考え方の習得（アルゴリズム，データ構造，数学など）を重視して いる． プログラムをじっくり眺めそこから技法を学び取る． 最大値 [HTML] 曜日の計算 [HTML] 平均値，分散 [HTML] 2次方程式の解 [HTML] 最小自乗法 [PPT], [HTML] 待ち行列シミュレーション [PPT], [HTML] アーランの即時式モデル [PPT], [HTML] 行列のＬＵ分解 [PPT], [HTML] ニュートン法による非線型方程式の解 [PPT], [HTML] 数値積分 [PPT], [HTML] ２分探索木 [PPT], [HTML] ヒープソート [PPT], [HTML] クイックソート [PPT], [HTML]
ベイジアンフィルタの改善 --- Better Bayesian Filtering Paul Graham, January 2003 これは、Paul Graham： Better Bayesian Filtering を、原著者の許可を得て翻訳・公開するものです。 <版権表示> 本和訳テキストの複製、変更、再配布は、この版権表示を残す限り、自由に行って結構です。 (「この版権表示」には上の文も含まれます。すなわち、再配布を禁止してはいけません)。 Copyright 2002 by Paul Graham 原文: http://www.paulgraham.com/better.html 日本語訳：Shiro Kawai (shiro ＠ acm.org) <版権表示終り> Paul Graham氏のエッセイをまとめた『ハッカーと画家』の 邦訳版が出版されました。 出版社の案内ページ
文書比較（diff）アルゴリズム 前のドキュメント 次のドキュメント ＶｉＶｉの文書比較（diff）機能で使用しているアルゴリズムについて解説する。 これらのアルゴリズムは Myers 氏らの論文によるもので、氏は筆者のためにわざわざ論文をＷｅｂサイトで入手可能な形式にしてくださった。この場を借りてお礼申し上げる。 オリジナル論文は以下のＷｅｂサイトから入手可能である。 http://www.cs.arizona.edu/people/gene [1] E.W.Myers, "An O(ND) Difference Algorithm and Its Variations", Algorithmica, 1 (1986), pp.251-266 [2] S. Wu, U. Manber, G. Myers and W. Miller, "An O(NP) Sequence Comparis
最終更新日: 2002-09-18 (公開日: 2002-09-18) Unix Magazine 誌に 2002年1月号から 2003年2月号にかけて連載し ていた記事の元の原稿です。 才気に富んだことは個人が行うのが通例であり、信じがたきバカ さ加減は大抵組織に帰されるものである。 -- Jon Bentley *1 役に立たないソフトウェアを作るのが好きだ。面倒な作業を楽にす る横着ソフトウェアもいいが、たまには人を呆れさせるくだらない ソフトウェアを作るのも楽しい。 以前に私が開発した cdbiff*2というソフト ウェアは、メールが届くと PC の CD-ROMドライブが開いてメール の到着を通知するという役に立たないものであったが、そのくだら なさが受けて予想外の好評を得た。今回は、そうした役に立たない ソフトウェアの 1つである、小うるさい端末 chatty*3 を紹介する。
ここでは、プログラムなどでよく使用されるアルゴリズムについて紹介したいと思います。 こんなことやって意味あるのかどうか正直言って迷いました。プログラマはたいてい知っているような内容だし見る人もいないんじゃないかと思いましたが、これからプログラミングを始めてみようという方にとっては参考になるかもしれないし、何よりも自分にとって頭の中を整理できたりするので、これから定期的にやっていこうかと考えてます。 ところで、紹介する内容はほとんど過去に出版された書物関係から抜粋しています。一応下の方に参考文献として挙げておきますので興味を持たれた方は書店などで探してみてはいかがでしょうか？ ということで、まずはライン・ルーチン(画面に直線を描画する)についての紹介です。
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
Ｃ言語標準ライブラリの乱数rand( )は質に問題があり、禁止している学会もある。 他にも乱数には様々なアルゴリズムがあるが、多くのものが問題を持っている。 最も多くの人に使われている乱数であろう Visual Basic の Rnd の質は最低である。 そもそも乱数とは 乱数とは、本来サイコロを振って出る目から得られるような数を意味する。 このような乱数は予測不能なものである。 しかし、計算機を使って乱数を発生させた場合、 次に出る数は完全に決まっているので、予測不能とはいえない。 そこで、計算機で作り出される乱数を疑似乱数(PRNG)と呼び区別することがある。 ここでは、特にことわらない限り乱数とは疑似乱数のことを指すとする。 計算機でソフト的に乱数を発生させることの最大のメリットは、 再現性があることである。 初期状態が同じであれば、発生する乱数も全く同じものが得られる。 このことは
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