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セマンティック検索の基礎と実装　備忘録

2024/10/27に公開
備忘録
tech

セマンティック検索の基礎と実装 - 技術解説ノート

目次

  1. 基本概念
  2. 理論的基盤
  3. 自然言語処理（NLP）の基礎
  4. セマンティック検索の実装
  5. 評価と最適化

1. 基本概念

1.1 セマンティック検索の定義

  • 従来の検索との違い
    • キーワードベース検索：文字列の完全一致
    • セマンティック検索：意味や文脈の理解に基づく検索

1.2 主要な特徴

  1. 意味理解

    • クエリの意図理解
    • 文脈の考慮
    • 類義語・関連語の処理

  2. インテリジェント検索

    • ユーザーの意図推測
    • 関連情報の提示
    • パーソナライズ機能

2. 理論的基盤

2.1 言語学の基礎

  1. 形態論

    • 単語の構造
    • 品詞分類
    • 活用規則

  2. 統語論

    • 文法規則
    • 構文構造
    • 係り受け関係

  3. 意味論

    • 語の意味
    • 文の意味
    • 意味関係

2.2 情報検索理論

  1. 検索モデル

    • ブールモデル
    • ベクトル空間モデル
    • 確率モデル

  2. インデックス技術

    • 転置インデックス
    • ベクトルインデックス
    • 分散インデックス

3. 自然言語処理（NLP）の基礎

3.1 テキスト処理

  1. 前処理
# 基本的な前処理の流れ
text = "入力テキスト"
normalized_text = normalize(text)      # 正規化
tokens = tokenize(normalized_text)     # トークン化
cleaned_tokens = remove_noise(tokens)  # ノイズ除去
  1. 形態素解析
# 形態素解析の結果例
{
    "単語": "検索",
    "基本形": "検索",
    "品詞": "名詞",
    "細分類": "サ変接続"
}

3.2 意味理解

  1. 単語の表現

    • One-Hotエンコーディング
    • 分散表現（Word Embeddings）
    • コンテキスト表現

  2. 言語モデル

    • 統計的言語モデル
    • ニューラルネットワークモデル
    • Transformerモデル

4. セマンティック検索の実装

4.1 システムアーキテクチャ

  1. コンポーネント構成

    • クエリ解析部
    • インデックス部
    • ランキング部

  2. データフロー

    • クエリ処理
    • 検索実行
    • 結果整形

4.2 実装手順

  1. クエリ処理
def process_query(query):
    # 1. クエリの正規化
    normalized = normalize_text(query)
    
    # 2. 形態素解析
    tokens = analyze_morphology(normalized)
    
    # 3. 意味解析
    semantic_representation = extract_semantics(tokens)
    
    return semantic_representation
  1. 検索実行
def semantic_search(query, index):
    # 1. クエリ処理
    query_vector = process_query(query)
    
    # 2. 類似度計算
    results = calculate_similarity(query_vector, index)
    
    # 3. ランキング
    ranked_results = rank_results(results)
    
    return ranked_results

5. 評価と最適化

5.1 評価指標

  1. 検索精度

    • 適合率（Precision）
    • 再現率（Recall）
    • F値

  2. パフォーマンス

    • 応答時間
    • スループット
    • リソース使用率

5.2 最適化戦略

  1. システム最適化

    • キャッシング
    • 分散処理
    • インデックス最適化

  2. 品質改善

    • フィードバック収集
    • A/Bテスト
    • モデル更新

参考文献とリソース

教科書・論文

  • "Information Retrieval" - Manning, et al.
  • "Natural Language Processing" - Jurafsky & Martin

ツール・ライブラリ

  • 形態素解析：MeCab, Janome
  • 検索エンジン：Elasticsearch, OpenSearch
  • 機械学習：PyTorch, TensorFlow

免責事項

  1. 本ノートの内容は、2024年4月時点での一般的な技術情報に基づいています。

  2. 技術の進歩や新しい研究により、記載内容が最新の状態を反映していない可能性があります。

  3. 実装例やコードスニペットは概念説明のための簡略化されたものであり、本番環境での使用には適切な評価とセキュリティ対策が必要です。

  4. 特定の製品やツールへの言及は、例示目的であり、推奨を意味するものではありません。

  5. 本ノートの使用によって生じたいかなる損害についても、作成者は責任を負いません。

最終更新日：2024年4月

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