今日の指令
　
先生
「
　卒論の下書きもう書いていますよね
　
　どのくらい進みましたか
　」
私
　「
　　イントロと関連研究についてそこそこ
　　まとめましたが、
　　うまく、まとまらなくて、資料がそろわなくて
　　何度も書き直しています
　」
先生
　「
　下書きだから。それでいいです。
　月曜に持ってきてください。
　」
　
　
　．．．
　．
　
　
　
　文でさえあるかどうか？　書き直すことにしました。
　私のＥｎｇｌｉｓｈです。　見てください
　笑ってください。　助けてください。
　
　でも確か　ピータは
　「日本語でも良い」といっていたな
　そのあと私は
　「英語で書くこと意外考えてません」っといったな

　
　
（卒論）本の紹介をするソフトの製作 
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BackGround
　It became a convenient world. When I get hitch want to know , I can retrieves in enumerouse Data.
　this Enviroments is borned by developed World Wide Web. WWW have Search Engine. if I am used Search Engine I can be getted informntion that I want to know 　and I can send out information too.

　I want to give an eye to Sharring Inforation in WWW. WWW have providing People and receiving People. providing people difintly hope for introduceing to corrlelate people with this information. 　receiving People difanitly want to know corrlelate information. 　

　I get suspicious to that someone can know information that want to know. WWW 's search system depends keyword. Receiving People must know suitable keyword. but, 
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ContentsList
  • Introduction
    • Background
  • 基礎となること
    • 検索エンジンについて
    • 膨大なデータを扱うことについて
      • 効率について
      • ハードとメモリーについて
      • データベースについて
      • HSQLDBについて
      • 用いた方法について
    • インディックスについて
      • 単語について
      • 形態素解析とｎ−Ｇｒａｍ
      • ＴＲＩＥについて
      • ハッシュについて
      • SuffixArray
      • ダブル配列
    • 複数のコンピュータを用いることについて
      • Ｐ２Ｐについて
      • 繋ぐ方法について
      • 他のアプケーションについて
      • 導入した方法について
    • パターン認識について
      • 似たテキストについて
      • 似た単語について
      • 分類について
      • 共起について
      • 機械学習について
      • 似たテキストを検索する方法について
      • インディックスの構造について
      • どのように分散するかについて
  • 実験環境の構築
    • 似たテキストを検索する方法について
    • indexの構成について
    • 分散について
    • 作意をもちせるためのオプションについて
  • 考察
 
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イディックスについて
１−２−１　単語について
　コンピュータはデータを０と１の集まりとして表現している。文字や単語も データである以上０と１の集まりとして表現されるわけである。 　日本語等は１６個の１と０で表現することができる。同じく単語は文字の集まりとして 表現することができる。
１−２−１　ｎ-Gramと形態素解析
　日本語の場合、文の中から単語を知ることができないことに注意したい 英語などのテキストは単語ごとに間がスペースが入っており、コンピュータは スペースからスペースまでの間が単語であることが分る。 　しかし、日本語は単語と単語を別けるスペースは存在しない。コンピュータは 文がどのような単語を含むかを知りたい時は、初めから単語を知っっている必要がある。 　...

　しかし、この方法では辞書に収録されている単語と形態素解析の精度に依存するわけである。 Ｎ−Ｇｒａｍは ...

 　　　
１−２−２　インディックスの構造について
　ここでは実際にソフトとして膨大な量のテキストから特定のキーワ−ドを持つ 単語を探す場合には、どれだけ速くテキスト特定することが出来るかが重要に なってくる。１００万件のテキストがあったとしてひとつのテキストを0.01秒で 調べることが出来たとしても、１万秒も要してしまうことになる。
　このままでは１日に検索できる量は８単語と極めて少ない。
　そこで、前もってすべて文字の検索を行っておくのである。 辞書から単語データを探す。単語データから単語を含むテキストを特定する。 ...

 　　　
１−２−３　ＴＲＩＥ
　ここでは実際にソフトとして膨大な量のテキストから特定のキーワ−ドを持つ 単語を探す場合には、どれだけ速くテキスト特定することが出来るかが重要に なってくる。１００万件のテキストがあったとしてひとつのテキストを0.01秒で 調べることが出来たとしても、１万秒も要してしまうことになる。
　このままでは１日に検索できる量は８単語と極めて少ない。
　そこで、前もってすべて文字の検索を行っておくのである。 辞書から単語データを探す。単語データから単語を含むテキストを特定する。 ...

 
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