私たち全員が親指をいじっている間に、17歳のカナダ人の少年が、次のような情報検索アルゴリズムを見つけたようです。
a）現在の広く使用されているベクトル空間モデルの2倍の精度で実行します
b）類似した単語を識別するのに「かなり正確」である。
c）マイクロサーチをより正確にする
これが良いインタビューです。
残念ながら、まだ公開されている論文はありませんが、数年前に受講したグラフィカルモデルと機械学習のクラスで覚えているスナッチから、彼の提出物の要約と彼の内容から再構築できるはずだと思います。インタビューでそれについて言います。
インタビューから：
一部の検索では、同様のコンテキストで表示される単語が見つかります。それはかなり良いことですが、それは最初の程度の関係に従っています。私のアルゴリズムは、接続をさらに追跡しようとします。密接な接続は、より価値があると見なされます。理論的には、それは無限の程度まで接続に従います。
そして、要約はそれを文脈に置きます：
「アポドラ」と呼ばれる新しい情報検索アルゴリズムが導入され、マルコフ連鎖のような行列の制限力を使用してドキュメントのモデルを決定し、単語のセマンティクスに関するコンテキスト統計的推論を行います。システムが実装され、ベクトル空間モデルと比較されます。特にクエリが短い場合、新しいアルゴリズムは約2倍の精度で結果を出し、マイクロサーチに興味深いアプリケーションを提供します。
マルコフ連鎖のような行列や情報検索を知っている人なら、すぐに自分のしていることに気付くことができると思います。
だから：彼は何をしているのですか？