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GREE Labs -オープンソーステクノロジー勉強会 第2回 ―開催のご報告―
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「ググる」の精度を高めるために必要なもの − ＠IT自分戦略研究所
いま、現場で求められているキャリアやスキルは、どんなものだろうか。本連載では、さまざまなITエンジニアに自身の体験談を聞いていく。その体験談の中から、読者のヒントになるようなキャリアやスキルが見つかることを願っている。 グーグルでソフトウェアエンジニアとして働く工藤拓氏。現在の業務は日本語の検索結果の質を向上させることだ。奥が深く難しい仕事だが、工藤氏はマイペースで取り組んでいるように見える。悠然と構えるのは天性なのかもしれないが、長年培った高い専門能力からくる余裕もあるのだろう。おっとりしているようでも、機会を見つけて俊敏に行動する勘はとても鋭い。 ■検索結果の精度を高める 分からないことがあれば「ググる」。あえて説明するのもやぼだが「Googleで検索する」ことをいう。ネットを使う人間なら、「ググる」のは日常茶飯事だろう。検索エンジンGoogleは、名前が動詞になって定着するほどの地位
きまぐれ日記: キーワード抽出: tf-idf の意味づけ
単語の重み付けの古典的な方法に tf-idf があります。文書中の各単語の tf-idf 値計算し、値でソートすると、その文書に特徴的な単語リストを得ることができます。 http://nais.to/~yto/clog/2005-10-12-1.html tf-idf は、単なるヒューリスティックスだと考えられていましたが、最近言語モデルに基づく情報検索手法がさかんに研究されるようになり、tf*idf の解釈が明らかになってきました。言語モデルに基づく手法は、ヒューリスティックスばりばりの手法と同性能にもかかわらず、文書のランキングに理論的で合理的な説明を与えることができます。 情報検索は、クエリ q に対し、もっとも適合する文書 d_opt を求めるタスクです。つまり、q が与えられたとき、文書 d が出現する確率 p(d|q) の最大化問題と解釈できます。 d_opt = argmax
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