NDL Ngram Viewer | NDLラボ
サービスURL https://lab.ndl.go.jp/ngramviewer/ 概要 OCRによって作成されたテキストデータから、出版年代ごとの単語及びフレーズ（以下「キーワード」といいます。）の出現頻度を可視化・列挙することができるサービスです。 可視化グラフの縦軸は、年代ごとにキーワードが何回出現したかを表す出現頻度と、出現頻度を出版年代ごとの総ngram数で割った値を表す出現比率の2種類を切り替えることができます。 2023年1月現在の対象は、国立国会図書館デジタルコレクションで提供されているデジタル化済み資料のうち、図書約97万点及び雑誌約132万点のOCRテキストデータから集計した、約17億種類のキーワードです。 具体的な内訳は次の通りです 図書及び雑誌約230万点（約17億種類のキーワード) 図書約97万点（約8.5億種類のキーワード) 雑誌約132万点（約8.9億種類の
Elasticsearch の reindex をするために試行錯誤して分かったこと - Uzabase for Engineers
こんにちは。NewsPicksでエンジニアやっております崔（チェ）です。現在は Data / Algorithm チームで検索エンジン開発を担当しております。弊社は、検索エンジンとして Elasticsearch を Amazon EC2 に乗せて構築しておりますが、メンテナンスに消極的だった部分があり、これからはマネージド化や検索精度向上など積極的に取り組んでいきたいと考えております（伸びしろしかない！）。今回は、その中でも色んなタスクのボトルネックだったアルゴリズムを変更した話をしたいと思います。ただ、アルゴリズムの詳細よりもそれの変更のために行ったインフラ的な内容にフォーカスしております。ご興味ある方は是非読んでいただけると嬉しいです。 はじめに ちょっとまって、reindex とは？ 本題に戻り reindex の実験 実験環境づくり そもそも Elasticsearch のシステ
検索結果の品質向上 / Improvement of The Quality of Search Results
2021年度リクルート エンジニアコース新人研修の講義資料です
Designing a Dataflow Editor With TypeScript and React | Protocol Labs Research
This is a design report – a story about the tradeoffs and challenges that we encountered while building a medium-complexity React component in TypeScript. These include state modeling (“making illegal states unrepresentable”) basic type-level programming in TypeScript DX patterns for generically typed React components DX patterns for reusable controlled components using a Redux-like action/dispatc
Searching the web for < $1000 / month | Quickwit
This blog post pairs best with our common-crawl demo and a glass of vin de Loire. Six months ago, we founded Quickwit with the objective of building a new breed of full-text search engine that would be 10 times more cost-efficient on very large datasets. How do we intend to do this? Our search engine will search data straight from Amazon S3, achieving true decoupled compute and storage. For distri
Sourcegraph
Sourcegraph is a web-based code search and navigation tool for dev teams. Search, navigate, and review code. Find answers.
ハッカドールにおけるElasticsearch利用法について発表しました - mosa_siru’s blog
DeNA社内でのElasticsearch勉強会にて、アプリ「ハッカドール」におけるElasitcsearch利用法について発表してきました。 スライドはこちら。 Elasticsearch for Hackadoll from mosa siru Elasitcsearchの中身や運用について濃く触れるというよりは、ちゃんとした検索エンジン作るための泥臭い話がメインになっています。 （ある意味で昨年Tokyo WebMiningにて発表した捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）の派生スライドです。） ハッカドールは1周年を迎え、来月にはアニメ化もされます。ニュースアプリがアニメ化とか開発者としてもどうなるか予想がつきませんが、放映時には全裸待機しようと思います！ hackadoll-anime.com
自分流Elasticsearch入門 - $shibayu36->blog;
【2016/09/10追記】 勉強しなおして、Elasticsearchの知識についてさらにまとめた記事を書いたので、そちらを参照してもらうと良さそうです。 blog.shibayu36.org 最近Elasticsearchの勉強をした。ただ、入門のためどのような資料が適しているかを知るのが大変だった。そこでどのように勉強したかについてメモをしておく。少しまとめエントリー的なノリになりそう。 Elasticsearchの概念を知る 全文検索技術の基本を知る Elasticsearchのドキュメントのたどり方を知る の順に学習を進めていった。 Elasticsearchの概念を知る Elasticsearchの学習を始めようとした時に、まずは基本からということで以下の本を読んでいた。 高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server (アスキー書籍) 作者:Ｒａｆａｌ
ElasticSearchとKibana - Qiita
ElasticSearchとは Elasticsearchは、割と設定とかが簡単で使いやすい全文検索エンジンで、内部でJava実装のLuceneを利用している。 http://www.elasticsearch.org/overview/elasticsearch Kibana連携の際は、単に検索というより、可視化したいデータを高速にフィルタリングして集計する用途で使われていると思ったほうが良い感じ。 ElasticSearchのインストール Kibanaとは ElasticSearch社が提供している、ログデータの可視化ツール。Apatchなどのシステムログを用いる例ばっかりWeb上で見つかるが、別に検索のクエリログやWebサイトの行動ログだってちゃんと入れて設定すれば使える。 Kibanaのインストール ElasticSearchのプラグインとしてインストール (現在はkibana3と
テスト駆動検索のススメ (@tady_jp) // Speaker Deck
2014-02-07に開催された第３回ElasticSearch勉強会での発表スライド。 内容を一部修正しました。 株式会社じげん 多田雅斗@tady_jp
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GitHub - phodal/pattern-languages: a collcetion of pattern langauges
GitHub - GitbookIO/filterable: Parse and convert GitHub-like search queries in Node.JS