大手ポータルサイト「Yahoo！JAPAN」が本日から新サービスとしてテレビ版「Yahoo！JAPAN」の提供を開始するという発表会を行いました。 テレビを見ていて気になるワードがあった時や、「続きはWEBで」というCMが流れた時にすぐさま検索できるといった「テレビならではの検索方法と楽しみ方」を追及したサービスとなっており、過去に発売されたテレビを含めた幅広いメーカーのテレビに対応したサービスとなっています。 詳細は以下の通り。 左からYahoo！JAPAN取締役社長 井上 雅博氏、プラットフォーム開発本部 EW 開発部 部長 坂東 浩之氏、フロントエンド開発本部 EW 開発部 住友 永史氏です。 井上氏によると、今回サービス提供が開始されたテレビ版「Yahoo！JAPAN」は、一日のうちパソコンに接している時間が限定的であり、テレビとの接触時間がパソコンとの接触時間の10倍にあたるため

適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと

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先日、隅田川の屋形船で花見と洒落込んだのですが、その日はまだ一分咲きも行ってなくて悲しい思いをしたmikioです。今回はTokyo Tyrant（TT）に格納したデータを対象としてMapReduceのモデルに基づく計算をする方法について述べます。 MapReduceとは Googleが使っているという分散処理の計算モデルおよびその実装のことだそうですが、詳しいことはググってください。Googleによる出自の論文やApacheプロジェクトによるHadoopなどのオープンソース実装にあたるのもよいでしょう（私は両者とも詳しく見ていませんが）。 今回の趣旨は、CouchDBがMapReduceと称してJavaScriptで実現しているデータ集計方法をTTとTCとLuaでやってみようじゃないかということです。簡単に言えば、以下の処理を実装します。 ユーザから計算開始が指示されると、TTは、DB内の

PythonでXMLを扱う際には、ElementTreeというライブラリを使うとSAXっぽいAPIでXMLをパースできる。Python 2.5以上なら、デフォルトでxml.etree.ElementTreeというモジュールがあるのでそれを使うと良い。もしくは、cElementTreeモジュール（仕様は同じだがCで書かれてて速い）を使うと良い。 import xml.etree.ElementTree as ElementTree parser = ElementTree.XMLParser(target = ParserTarget()) ElementTree.parse(filename, parser)　とかやると動く。ParserTargetクラスはあらかじめ自分で定義しておくもので、このクラスにstart, end, data, closeの4種類のメソッドを定義しておくと、パー

最近 クラウド という単語が流行していますが、「大規模な計算資源を低コストで提供してくれるトコロがあるらしいので、自前で持っていた計算資源を委託しちゃえば運用する手間も知識も要らないし、そもそもサーバーを買う費用を省けちゃうから嬉しい」という発想に基づいているらしく、しかし技術的には 大規模な計算資源を低コストで構築する技術 がポイントでしょう。 大規模な計算資源をどうやって安く構築するか。 従来は、システムの能力を高めるためには、高性能・高機能（それゆえ高価な）マシンを導入するというスケールアップの手法が採られていたのだが、この手法では10倍に性能を上げるために、たとえば30倍のコストがかかるかもしれない。スケールアップと比べてスケールアウトでは、導入したコストにほぼ比例して、パフォーマンスの向上が見込める。 『UNIX magazine 2009年4月号』 p.31 *1 何百万円もす