Webプログラマと数学の接点、その入り口

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1 1 ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ const d1 = [ 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ] console.log(d1[0]) // 2

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•  ϕΫτϧͷ಺ੵ͕࠷΋େ͖͍΋ͷ࠷΋૬ؔ౓͕ߴ͍ •  ڑ཭ؔ਺ ίαΠϯྨࣅ౓ source: Introduc.on to Informa.on Retrieval
p.112

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Introduc.on to Informa.on Retrieval p.112

ϓϩάϥϜ +BWB4DSJQU ʹ͢Δͱ const _ = require('lodash') // 文書をベクトル (配列)
で表現する。TFをベクトル長で正規化した値 const docs = { sas: [0.996, 0.087, 0.017], pap: [0.993, 0.120, 0], wh: [0.847, 0.466, 0.254] } // 2ベクトルのコサイン類似度を計算 function sim(d1, d2) { // 各成分の掛け算 (zipWith で * ) を累積 (sum) return _.sum(_.zipWith(d1, d2, (a, b) => { return a * b })) } console.log(sim(docs.sas, docs.pap)) // 0.999 console.log(sim(docs.sas, docs.wh)) // 0.888

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5'*%' •  ϕΫτϧΛ഑ྻͱ͍͏σʔλߏ଄Ͱѻ͍ΞϧΰϦζϜΛద༻ –  ΞϧΰϦζϜŋŋŋίαΠϯྨࣅ౓

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0 0.254 ⎡ ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎤ ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ const documentMatrix = [ [0.996, 0.993, 0.847], [0.087, 0.120, 0.466], [0.017, 0 , 0.254] ]

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Introduc.on to Informa.on Retrieval p.377 h7p://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/18lsi.pdf ･･･ C の自己相関行列の固有ベクトルを用いて分解。Σに特異値

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野球 + 本田サッカー 0.612238 初戦 0.588327 バスケ 0.562973 > 日本 - 東京 + フランス札幌 0.569258 パリ 0.566437 ミラノ　0.560036 > ご飯 - 卵 + そば鶏 0.686967 ネギ 0.670782 塩 0.663107 ୯ޠϕΫτϧͷՃࢉɺ ݮࢉ͕ఆٛ͞Ε͍ͯΔ

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Webプログラマと数学の接点、その入り口

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