第49回Elasticsearch勉強会で、ElasticsearchによるNLP(質問応答)の発表をしてきました - Taste of Tech Topics
こんにちは、@shin0higuchiです😊 先日、第49回Elasticsearch勉強会を開催しました。 私からは、Elasticsearch 8.3 で実装された、PyTorchモデルによる質問応答機能を紹介しました。 発表のスライドはこちらです。 Elasticsearch勉強会_NLPQA.pptx from shinhiguchi www.slideshare.net 以下、発表の内容について簡単に説明します。 概要 「質問応答」とは？ 今回の発表のテーマである「質問応答」とは、機械学習タスクのひとつで、 一般に、利用者の質問に対して適切な回答を自動で返すことを指します。 活用先の例としては、チャットボットで製品に関する質問に回答させることなどが考えられます。 この場合、質問に対する回答は製品マニュアルに書いてあるはずですので、マニュアル内の適切な箇所を抜き出して回答するのが
The technology behind GitHub’s new code search
To perform a search, we intersect the results of multiple lookups to give us the list of documents where the string appears. With a trigram index you need four lookups: lim, imi, mit, and its in order to fulfill the query for limits. Unlike a hashmap though, these indices are too big to fit in memory, so instead, we build iterators for each index we need to access. These lazily return sorted docum
AutoML | Literature on Neural Architecture Search
Maintained by Difan Deng and Marius Lindauer. The following list considers papers related to neural architecture search. It is by no means complete. If you miss a paper on the list, please let us know. Please note that although NAS methods steadily improve, the quality of empirical evaluations in this field are still lagging behind compared to other areas in machine learning, AI and optimization.
さわれる検索 - Yahoo! JAPAN
インターネットの未来を描くために、Yahoo!は「検索」と「3Dプリンタ」を融合させたコンセプトモデル「さわれる検索」を開発しました。検索したものがそのまま立体物として形づくられる、“新たな検索”への第一歩です。インターネットは、見るもの、聞くもの。 それが「さわれる」ようになったら、どんな未来が待っているんだろう？ くわしく見る>
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
solrとelasticsearchの比較
elasticsearchの紹介です！ atnd.org/events/33718
全文検索エンジン Solr のパフォーマンスチューニングについて - にょきにょきブログ
この記事は古くなりました。新しい知見は下記を参照。aoking.hatenablog.jp 概要 全文検索エンジン Solr を使用していて、パフォーマンスチューニングに四苦八苦した話。 ここでは、検索時ではなくドキュメントの追加時についてのチューニングについて記してある。 更新自体は参照に比べて頻度が少ないが、参照はレプリケーションして負荷分散しやすい。 更新は整合性を保つために一台のマスターノードに対して行われるので更新はボトルネックになりやすいのだ。 定期的に IO 負荷が高くなる Solr を使っていると、一時的に猛烈に IO 負荷が高まる時がある。fsync になんと1分以上かかるような、猛烈な負荷だ。 これはインデクスのマージ時に起きる IO 負荷で、巨大なインデクス同士のマージだとその合計サイズ分の IO が発生することで IO 処理が専有されたままになっていた。 インデクス
From Solr to elasticsearch - Government Digital Service
https://gds.blog.gov.uk/2012/08/03/from-solr-to-elasticsearch/ Search is right at the centre of GOV.UK. It’s the main focus of the homepage and it appears in the corner of every single page. Many of our recent and upcoming apps such as licence finder also rely heavily on search. So, making sure we have the right tool for the job is vital. Recently we decided to begin switching away from Solr to el
結局、Rails 3.2 で 大量のデータを検索する場合、Sunspot な Solr が一番 いい感じ。という面白くないオチ。 | JAM☆ぱん
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検索エンジンの常識をApache Solrで身につける
表のような転置インデックス完成後は、クエリに対する結果を返す処理は簡単です。例えば、ユーザーが「Vim」というクエリを発行すると、検索エンジンは「Vim」を含む文書IDリストを返します。表では文書IDの「2」を返します。 検索エンジンを取り巻く7つの技術 検索エンジンのコア技術は前節で紹介したインデックスです。しかし実際に、検索インデックスだけで構成する検索エンジンから、検索サービスを構築するには多大なコストが掛かります。以下の節で検索エンジンを利用したシステム、検索サービスを構築する際に便利なコンポーネントを紹介します。 これらの機能のいくつかは、多くの検索エンジンが組み込んでいます。一方で、簡素な検索エンジンは、以下で紹介するコンポーネントをサポートしていないため、ユーザーが独自に開発するか、その機能を持つコンポーネントを組み込む必要があるものもあります。 【1】トークナイザ 検索エン
DSIRNLP#1で「ランキング学習ことはじめ」を発表しました - シリコンの谷のゾンビ
第1回データ構造と情報検索と言語処理勉強会に参加して発表をしてきました．幹事の@overlast さん，ボランティアのみなさま，会場を提供してくださったmixiさんに感謝申し上げます． ランキング学習に関するハードな発表を依頼されたので，気合いを入れて2晩夜更かしして資料をまとめてみた．発表資料(公開用)をslideshareにアップしました． DSIRNLP#1 ランキング学習ことはじめ View more presentations from sleepy_yoshi ランキング学習は検索ランキングを教師あり機械学習の枠組みで最適化する方法で，どのように目的関数を設定するかという観点で3つのアプローチ (pointwise, pairwise, listwise) に分かれる．これらのアプローチは，目的関数の設定方法が違うだけで，眺めてみると (基本的な方法は) そんなに難しくないよ，
Python純正の全文検索ライブラリ、Whooshを使ってみた - そこはかとなく書くよ。
本当はPython Mini Hack-a-thonでやろうと思ってたネタだったのですが、その前にちょっと準備しておくかーと思ってたらいつのまにか結構やっちゃってたんでまとめておきます。 Whooshとは whooshはPython純正の全文検索エンジンのライブラリです。Javaで書かれた全文検索エンジンであるLuceneの影響をかなり受けています。というか、はっきり言ってLuceneとほぼ同じです。 今回はこのwhooshを使って手元のMLを検索してみる、全文検索ツールを試しに作ってみました。 schemeの作成 Whooshでは検索するためにIndexを作成しますが、それにはまずSchemeを定義します。 Indexにはtitleとかurlとか、ドキュメントそのもの以外の情報も格納できます。Schemeとは、Index中のドキュメントに格納されてるフィールドの定義です。どんなフィールド
GitHub - karussell/jsii: [not maintained] Full Text Search Prototype in JavaScript
Full Text Search Prototype in 100% JavaScript Source ====== NO WARRANTY EXPRESSED OR IMPLIED. USE AT YOUR OWN RISK. Sources of jsii stand under Apache 2 license. see web/js External libs json2 - Public Domain jasmine - MIT LICENSE BitSet from GWT - Apache 2 License Get Started =========== At the moment feeding is possible only via API (engine.feedDocs) see Server.js start server via 'node Server.j
![GitHub - karussell/jsii: [not maintained] Full Text Search Prototype in JavaScript](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8e3aceb0130f77e4f5c541c48388548d02978d93/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2Fa28fd527c76ffdfdd57b4b921e409d070f2613de25c4d531a79920f4fc90c033%2Fkarussell%2Fjsii)
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転置インデックスを実装しよう - mixi engineer blog
相対性理論のボーカルが頭から離れないmikioです。熱いわっふるの声に応えて今回はTokyo Cabinetのテーブルデータベースにおける検索機能の実装について語ってみたいと思います。とても長いのですが、最後まで読んだあかつきには、自分でも全文検索エンジンを作れると思っていただければ嬉しいです。 デモ モチベーションをあげていただくために、100行のソースコードで検索UIのデモを作ってみました。Java 6の日本語文書を対象としているので、「stringbuffer」とか「コンパイル」とか「倍精度浮動小数」とかそれっぽい用語で検索してみてください。 インデックスがちゃんとできていれば、たった100行で某検索エンジン風味の検索機能をあなたのデータを対象にして動かすことができます。ソースコードはこちら（テンプレートはこちら）です。 でも、今回はUIの話ではないのです。ものすごく地味に、全文検索
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GitHub - jeresig/trie-js: A simple Trie implementation for Node.js.
