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注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
代表的な関連度指標には、コサイン類似度（cosine similarity）やOkapi BM25などがあります。具体的な計... 代表的な関連度指標には、コサイン類似度（cosine similarity）やOkapi BM25などがあります。具体的な計算式や詳細はここでは省略しますが、上記の値を組み合わせて、関連度を計算します[3]。 コサイン類似度は、文書とクエリをタームを次元としたベクトル空間にマップし、文書ベクトルとクエリベクトルの成す角度により、文書とクエリの関連度（類似度）を求めます（成す角度が小さければ関連度が高い）。またOkapi BM25は、文書がクエリに対して適合かどうかは確率的に決定されるという統計的な原理に基づき、文書とクエリの関連度を求めます。 検索時にこれらを計算するには、索引の構築時に上記の統計値を計算し保持しておく必要があります。実装にはさまざまな方法が考えられますが、たとえばfd,tはポスティングリストの中に埋め込んでおき[4]、ftやFtは辞書と一緒に保存しておくといった方
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