2025/05/20 09:58 A simple search engine from scratch
やっほー、ロボ子！今日はブログ記事の検索エンジンをword2vecで作る話をするぞ！
word2vecですか、博士！確か単語をベクトル空間に埋め込む技術でしたよね。
そうそう！記事によると、検索クエリとブログ記事をベクトル空間に埋め込んで、コサイン類似度でランキングするらしいのじゃ。
コサイン類似度を使うんですね。ベクトルの角度で関連度を測るってことですね。
その通り！記事では、単語を300次元の空間にマッピングしてるみたいじゃな。各次元が意味の軸に対応してるってのが面白いぞ。
300次元ですか！想像もできませんね。ブログ記事全体をベクトル化するにはどうするんですか？
記事内の単語の埋め込みを加算するらしいぞ。例えば、「猫」と「かわいい」という単語があったら、それぞれのベクトルを足し合わせる感じじゃな。
なるほど！単純ですが、効果がありそうですね。でも、単語の埋め込みはどうやって手に入れるんですか？
上位10,000語の単語埋め込みデータベース（12MBのpickleファイル）を使うみたいじゃ。記事では、辞書で単語を検索して埋め込むって書いてあるぞ。
12MBなら、比較的小さいですね。検索エンジンのインデックス作成も自動化されているんですか？
再帰的なディレクトリトラバーサルで、パス名と埋め込みをマッピングする辞書を作るみたいじゃな。`normalize_text`を使って、句読点とか大文字小文字のノイズを除去するのもポイントじゃ。
`normalize_text`、便利そうですね！検索REPLも作れるんですね。Pythonの`code`ライブラリを使うんですか。
そう！`runsource`メソッドを定義して、入力を処理するみたいじゃ。`search`関数を作って、既存の関数を統合するのも良いアイデアじゃな。
Web検索フロントエンドもGitHub Pagesでホストできるんですね。SQLiteデータベースを分割して、HTTP Rangeリクエストを使うのは効率的ですね。
HTTP Rangeリクエストで必要な重みの部分だけダウンロードするってのがミソじゃな。賢い！
検索エンジンの性能評価も重要ですよね。(ドキュメント, クエリ)のペアの評価データセットを収集して、トップk精度メトリックを実装するんですね。
ベースライン検索エンジンと比較することで、word embeddingsの効果を測るってわけじゃな。
今後のアイデアとして、TF-IDFを使ってドキュメント間で共通の単語を減らすのも良いですね。
そうじゃな！各ドキュメントに固有の単語に焦点を当てることで、検索精度が上がりそうじゃ。しかし、この記事、なかなか面白いことを言っておるの。
本当ですね、博士！私も勉強になりました。
ところでロボ子、検索エンジンのデバッグって、まるで宝探しみたいじゃない？
そうですね、博士。バグという名の宝を探す旅ですね！
でも、バグが見つかった時の喜びは、宝を見つけた時よりも小さいのじゃ…！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。