Algoliaの日本語検索に関するパラメータ
Algoliaの日本語検索に関するパラメータ21.12.2020 — Algolia 本記事は Algolia Advent calendar 21日目の記事になります。 こんにちは、Algolia サポートエンジニアの半田です。 本日の記事では Algolia で日本語検索をする場合に関連するであろうパラメータ群についてまとめてみたいと思います。なお、本記事の内容は2020年12月時点のものとなり将来的には変更される可能性がありますのでご了承ください。 Algolia は多言語での検索に対応したサービスで、検索機能自体は UTF-16 で表現できる文字に対して検索処理が可能なように作られています。このため、多言語検索への対応として同一のインデックス内でも一つのサイトに対して複数の言語での検索を提供するといった実装も可能です。個人的な経験としては実際のサポートの業務の中でも、英語・日本語の
本当に役立つFAQ検索システムを目指して - Nota TechConf
Nota Tech Conf 2021 Spring 3日目の発表資料です 2021/3/11 こんばんは daiizdaiiz.iconです Helpfeelの検索技術の話をします 開発、運用チーム プロダクトオーナー daiiz.icon プロジェクトマネージャー akix.icon Webディレクター akix.icon など テクニカルライター カスタマーサクセス エンジニア、デザイナー rakusai.iconakix.icondaiiz.iconshokai.icontakeru.iconTiro.icon 予測検索 Helpfeel CTO /masui/増井俊之.iconの展開ヘルプをベースとするFAQ検索システム PayPayフリマ様 FAQ テキパキと高速に検索できている クエリの表現に合わせて柔軟に結果が提示される Agenda いかにして探すか 1. 入力に対して遅
GitHub - typesense/typesense: Open Source alternative to Algolia + Pinecone and an Easier-to-Use alternative to ElasticSearch ⚡ 🔍 ✨ Fast, typo tolerant, in-memory fuzzy Search Engine for building delightful search experiences
Typesense is a fast, typo-tolerant search engine for building delightful search experiences. An Open Source Algolia Alternative & An Easier-to-Use ElasticSearch Alternative Website | Documentation | Roadmap | Slack Community | Community Threads | Twitter ✨ Here are a couple of live demos that show Typesense in action on large datasets: Search a 32M songs dataset from MusicBrainz: songs-search.type
検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results
2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
Typesense
The Open Source Alternative to Algolia + Pinecone The Easier To Use Alternative to Elasticsearch Typesense is a modern, privacy-friendly, open source search engine meticulously engineered for performance & ease-of-use. It uses cutting-edge search algorithms that take advantage of the latest advances in Hardware Capabilities & Machine Learning.
システムの特徴と検索機能について(検索システムに関する妄想その1)
今年の頭からシステムの検索周りを手伝う仕事をフリーランスとしてやっています。 検索の仕組みを知れば知るほど面白くなってきたからという理由になるのかな? LuceneやSolr、Elasticsearchなどを長く触っているというのもあるかと思います。 ということで、検索についていつも考えています。 頭の中でまとまっていない状況ですが、システムにおける検索機能についていくつか頭の中にあることを書き出して、 いろんな方にダメ出しやコメントをもらいたいなと思ったので、色々と書いてみようかと。 思いつきのままに書いているので、はなしがあちこち飛ぶ可能性もありますが、あしからず。 検索って難しい 「「検索」とは、データの集合から目的のデータを探し出すこと」By Wikipedia 一言で「検索」といっても、使う人、ユースケースによっていろいろな「検索」があります。 例えば、新しいスマホを買ったときに
検索結果の「再現率」と「適合率」 - 大人になってからの再学習
■キーワード： 検索、システム、再現率、適合率、評価、recall、precision 動物の写真データ群から、検索システムを使って犬の写真を全て選び出したい。 どちらの検索システムが優れていると言えるだろうか。 システムA： 検索結果として50件ヒットした。すべてが犬の写真で誤りは1つもなかった。でも、データ群の中には取りこぼした犬の写真が70件あった。 システムB： 検索結果として200件ヒットした。そのうち、80件は誤りだったけど、データ群の中の犬の写真はすべて拾い出した。取りこぼしは0件だった。 どちらが優れているかは、その検索の目的によって異なる。 システムAは適合率 precision が高い。（適合率 1.0、再現率 0.41） システムBは再現率 recall が高い。（適合率 0.6、再現率 1.0） と評価される。 適合率と再現率の意味が直観的にわかるように、図を作って
Elasticsearchを用いて類似度ベクトル検索をやってみてわかったこと
2019年7月31日、検索技術研究会が主催するイベント「Search Engineering Tech Talk 2019 Summer」が開催されました。「検索」や「検索システム」にまつわる技術や手法を共有する本イベント。第3回となる今回は、3人のエンジニアが、現場の経験を通して学んだノウハウや、検索にまつわる知見を語ります。プレゼンテーション「Elasticsearch における類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて 」に登壇したのは、伊藤敬彦氏。講演資料はこちら Elasticserchにおける類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて 伊藤敬彦（@takahi_i） 氏（以下、伊藤）：「Elasticserchにおける類似度ベクトル検索のベストプラクティスを求めて」ということで、いろいろ調査をしてみましてとりあえずまとめてみましたというお話です。 シュッとやると最初は書
Elasticsearch キーワードサジェスト日本語のための設計
Google に代表される「キーワードサジェスト」機能を Elasticsearch を前提に日本語向けに設計。 よくある要件サイト内で過去に検索された有効なキーワードをサジェストしたい。入力されたテキストに関連性が高く、過去に検索された回数の多い順でサジェストしたい。最初に入力された言葉の後に空白を入力すると、最初の言葉と一緒に検索される複合語の候補サジェストしたい比較的シンプルな要件のように見えますが。。日本語を対象にしたサジェスト機能を実装する場合、入力途中の日本語のテキスト受けながら、ひらがな、カタカナ（半角・全角）、漢字、ローマ字（大文字・小文字・全角・半角）のコンビネーションを合わせて、関連性の高い言葉を素早くユーザーに提案しなければなりません。以外と難しいのです。。 Elasticsearch にも Completion Suggester と言うサジェスト向けの機能があるの
query_posts（WP_Queryクラス）でカスタムフィールドを使う
説明 先週3回にわたってtax_queryパラメータを使ったカテゴリーや投稿タグ、投稿フォーマットの絞り込みを整理したが、その途中で目に付いたのが'meta_query'パラメータ。この'meta_query'パラメータは、カスタムフィールドの絞り込み条件を指定するためのもので、3.2で登場した新しいパラメータのようだ。 まずはカスタムフィールド関連パラメータのおさらいから。 これまでの query_posts関数でカスタムフィールドを使うケースとしては、特定のカスタムフィールドが設定されているものを絞り込む場合と、カスタムフィールドの値でソートする場合がある。例えば'ranking'が'1'の投稿を絞り込む場合は
BING API:お題目うぉっち
2009年08月04日 BING API 先日、Microsoftがリリースした検索エンジンであるBINGにAPIがあることをこちらの記事で知った。API Basicsを読んでみたのでメモ。 ■ 利用の資格 AppIDを取得すると利用可能になる（ID取得先）。 ■ Terms of Use （詳細） しなければならないこと リクエストした検索結果を全て表示する 検索結果はWebサイトかユーザーに対面しているアプリケーションに表示する Bingを利用していることをBingのブランドを損ねない形式で明示する(指定フォーマットは今のところないので、bing.comへのリンクでよさげ） 1IPアドレスからの秒間リクエスト数上限は7とする。リミットを引き上げたい場合の相談は api_tou@microsoft.com へ。 Bingとそれ以外のデータソースからの検索結果を混在させる場合は、それぞれの
Twitter、リアルタイム検索をLuceneで構築。50倍高速に！
Twitterのリアルタイム検索機能が、オープンソースのLuceneベースになったと、Twitter Engineeringブログへのエントリ「Twitter's New Search Architecture」で紹介されています。 これまでTwitterはリアルタイム検索にMySQLベースの独自システムを利用してきましたが、規模の拡大が難しくなってきたため、6カ月前に新システムの構築を決定。オープンソースの検索エンジンであるLuceneを選択したとのことです。 従来の50倍も高速に！ 検索エンジンに対する要件は以下のように非常に厳しいものでした。 Our demands on the new system are immense: With over 1,000 TPS (Tweets/sec) and 12,000 QPS (queries/sec) = over 1 billion
アイコン検索エンジントップ１０:phpspot開発日誌
Top 10 Icon Search Engines and Libraries - Speckyboy Design Magazine アイコン検索エンジントップ１０ということで、アイコンを検索できるサイトがまとまっています。 アイコン探しにまよったらとりあえずチェックしてみると好みのアイコンが見つかるかもしれません。 掲載されているアイコン数が画像の帯に出ているので、アイコン数の多いところから探すとよさそう。 アイコンっていうと作者によって個性が出てくるものですが、サイトに組み込むような場合は個性が違いすぎると違和感が出てくるので、そういう場合に、感じが似ているアイコンを探すようなサイトがあってもいい気がしました。 関連エントリ アイコンを探すのに便利なサイト色々 大量のアイコンから目的のアイコンを簡単に探せる「iconlet」
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