高速文字列解析の世界 - 岩波書店
文書，ウェブ上の情報，ゲノム配列，センサデータなど，多様な情報が「文字列」として表現される．そのデータ量は爆発的に増加しており，多くの分野で，より高度で高速な解析技術が求められている．本書では文字列解析に有用な理論，データ構造，アルゴリズムと，それをふまえたデータの圧縮，検索，分析の実践手法を紹介する． ■著者からのメッセージ 文字列解析の分野は広く，進展も著しいため，本書ですべての情報はカバーできない．本書では，文字列解析という問題の特徴，面白さをとらえており，普遍的である話を取り込むことを心がけた．特に，Burrows Wheeler 変換，簡潔データ構造，ウェーブレット木という３つの技術に注目し，解説を試みた．これら３つの技術はここ十年における文字列解析の中で最も大きな進歩であり，今後も重要な技術と考えられる．そして，これらの技術は文字列解析以外にもグラフ情報や，２次元グリッド情報な
話題の新技術、簡潔データ構造の入門用資料をまとめてみた - EchizenBlog-Zwei
最近私の周辺で簡潔データ構造に興味を持つ人が増えてきた。簡潔データ構造といえばGoogle日本語入力でも使われている話題の新技術。自然言語処理界隈で機械学習の次にブームになるのはこれだ！と個人的に思っている。 というわけで入門用の資料をまとめてみた。 簡潔データ構造では、すべての基礎である簡潔ビットベクトルがあって、その上に応用として簡潔木(LOUDSなど。Google日本語入力で利用されている)、簡潔文字列(ウェーブレット木など。FM-Indexに利用されている)がある。最近ではこれらより複雑なデータ構造に対する簡潔構造も研究されている。 ということをふまえて以下の資料を読むと良い。 Efficient dictionary and language model compression for input method editors Taku Kudo et al. Google日本語
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