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J-GLOBAL ID：202002245356502114   整理番号：20A1799657

機敏な実験情報検索パイプラインを創造するためのApacheスパークとTerrierの結合【JST・京大機械翻訳】

Combining Terrier with Apache Spark to create Agile Experimental Information Retrieval Pipelines

著者 (1件)： Macdonald Craig (University of Glasgow, Glasgow, United Kingdom)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGIR ’18  ページ： 1309-1312  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： IRシステムを用いた実験は,伝統的に手続き的で面倒なプロセスである。クエリーはインデックス上で実行されなければならず,検索モデルのどのパラメータも適切に調整される。学習ツーランクの出現により,そのような実験プロセス(クロスフォールド検証を達成するためのクエリの適切な折畳みを含む)は,複雑な実験設計,従って記述をもたらした。同時に,Scikit LarnおよびApache Sparkのような機械学習プラットフォームは,実験パイプラインの概念を先駆け,それは自然に教師つき分類実験を,学習または変換できる一連の段階を表現できる。この実証において,著者らは,Sparkの実験パイプライン内で使用できるTerier情報検索プラットフォームへの最近の適応であるTrierer-Sparkを詳細に述べる。この(1)は,情報検索のためのアジャイルな実験プラットフォームを提供し,データ科学の他の枝によって楽しむものに匹敵すると主張した。(2)実施した実験を含む容易に分配可能なノートブックを容易化することによって,情報検索における研究再現性を助ける。(3)教育環境における情報検索実験の教育を容易にする。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 実験計画法 ,  *情報検索 ,  学習 ,  再現性 ,  折畳み ,  機械学習
準シソーラス用語： 教育環境 ,  クエリー ,  Apacheモジュール ,  教師付き分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： アパッチスパーク ,  Jupyterノートブック ,  Terier irプラットフォーム

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索技術  (AC06020S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 実験 ,  情報検索 ,  パイプライン ,  創造 ,  APACHE ,  スパーク