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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，
SimString - 高速かつシンプルな類似文字列検索ライブラリ
SimStringは，類似文字列検索のための高速かつシンプルなライブラリです． 類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列との類似度が閾値以上のものを，見つけ出す操作です． クエリ文字列と完全に一致しなくても，データベース中の似ている文字列を検索することができるので，スペル訂正，あいまい計算，柔軟な辞書マッチング，重複レコード検出，データベース統合など，様々なアプリケーションを構築できます． SimStringは，類似度関数として，コサイン係数，ジャッカード係数，ダイス係数，オーバーラップ係数に対応しています． 文字列の類似度を計算するための特徴量としては，文字nグラムをサポートしています． SimStringには，次のような特徴があります． 高速な類似文字列検索アルゴリズム．Google Web1T の英語単語（13,588,391文字列）から，コサイン類似度が
門外漢から見た「第1回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会（DSIRNLP）」 - hsksnote
発表資料なんかは早速まとめてくれてる方が。 DSIRNLP#1に参加してきた - HAL_41の日記 内容のまとめはこことか。 http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110723/1311416954 主催者の @overlast さんもあとでまとめてくれるそうなので。 http://diary.overlasting.net/2011-07-23-1.html 以下はNLPって何のことか知らないで参加した人のメモと感想。 TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜（@echizen_tmさん） 前提としてるであろうことがわかってなかったので、少し調べてみた データ構造の話っていうのは聞いててわかった。 辞書データを持つときにつかうみたい。 ある文字列を、この構造の辞書データの中から検索するっていう場面を想定しとけばいいっぽい。 発表を聞いたメモ（と感想とか
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