ホワイトペーパー： Solrを利用した多言語検索の最適化 | Basis Technology
テキスト検索の精度を左右する自然言語処理パイプラインのプロセスを概観した後、多言語検索アプリのために Solr をカスタマイズする方法を具体的に説明します。さらに、精度が高くスケーラブルなソリューションを提供するために、多言語検索エンジンの採り得る３種のアーキテクチャの長所と短所を議論します。多言語検索アプリのベースとなる検索エンジンは複数の言語間でシームレスに動作することを期待されます。本ホワイトペーパーでは、テキスト検索の精度を左右する自然言語処理パイプラインのプロセスを概観した後、多言語検索アプリのために Solr をカスタマイズする方法を具体的に説明します。さらに、精度が高くスケーラブルなソリューションを提供するために、多言語検索エンジンの採り得る３種のアーキテクチャの長所と短所を議論します。 ＊ 右の図をクリックし、ダウンロードしてください。 INTRODUCTION Today
自然言語処理と AI(PDF)
自然言語処理と AI 東京大学大学院 工学系研究科 鶴岡 慶雅 概要 • 自然言語処理と AI • ゲーム AI アルゴリズム – Comparison training • コンピュータ将棋、ミニマックス探索、評価関数 – Monte Carlo Tree Search (MCTS) • コンピュータ囲碁、モンテカルロ法、多腕バンディット – CounterFactual Regret Minimization (CFR) • ポーカー、ゲーム理論、ナッシュ均衡 • まとめ 自然言語処理と AI • 人工知能（Artificial Intelligence, AI） – 知的な情報処理システムを作る – 推論、知識表現、プランニング、学習、自然言語処理、 認識 • ゲーム AI – ゲームの思考エンジン • オセロ、チェス、将棋、囲碁、ポーカー、StarCraft, etc
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