HOME >LAFLAが得意なこと
5つの価値
矢印
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テキストマイニング技術

LAFLAのテキストマイニング技術は、単語の出現頻度により検索結果の特徴語を抽出し、さらに特徴語間の関連性を抽出するものです。データ中に存在する頻度情報のみを利用して関連性を抽出するため、高速でシソーラスなどの辞書によらず様々な文書群に適用可能です。またConceptGraphは、分析要求が発生した時点で計算するコールドスタート方式なので、分析対象となる文書群を一旦設定すると、任意のタイミングで分析可能となります。この出現頻度の傾向分析においては、特許化されている数学的手法を用いることで、一般の関連語抽出手法と比較して高精度な分析を実現しています。

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視覚化技術

大量の文書群に現れる単語同士の関連性に基づきそれぞれの単語を紐付けし視覚化します。単語間を結ぶ線は、LAFLAテキストマイニング技術を基に算出され、線が過度になって視認性が低下すること防ぐために、主要な単語間を優先して線を引くよう配慮しています。また、単語間の配置位置についても、線が交差しすぎて複雑化しないよう、交点が最小化するように表示時に即座に配置位置を決定しています。

MINDEX
視覚化サンプル(MINDEX®)
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WEBクローラー技術

たとえば「料理のレシピ」といった特定のトピックについて、インターネットを自動巡回して、インターネット上に公開されているコンテンツを収集してきます。このとき、リンク情報を学習することにより情報源を絞り込み、効率良く情報を収集します。

WEBクローラー
Webクローラーの動作概念図
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technology

LAFLAの検索技術は、インデックス型の全文検索と逐次検索の2つが存在します。インデックス型の検索方式とは、検索対象となる文書群を分解し出現している単語に対してインデックスを付与することで大量の文書群を高速に検索する方法で、インデックスの付与方式にも様々な手法が存在します(わかち書き、N-Gram、SuffixArray、Trieなど)。逐次検索とは、文書群はそのままに検索パターンをインデックス化して検索する技術です。インデックス型と異なり、インデックス化するために膨大な計算時間と記憶領域を必要としません。そのため、検索結果にリアルタイム性を持たせたい場合(情報フィルタリングや情報監視)に真価を発揮します。また、複数のパターン(数十万個)を一回のテキスト走査で検索でき、検索時間はテキストの総データサイズに比例するため、負荷予測・検索品質の安定性に優れています。 LAFLAでは、これら検索手法の専門家が対応するため、クライアント企業様の細やかなニーズに対応することが可能です。

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レコメンド技術

LAFLAで保有しているレコメンド技術は、協調フィルタリングをベースにしています。協調フィルタリングは、ユーザプロファイルデータ(行動データや趣向データなど)を基に、商品やコンテンツを推薦する方式で、Amazonなど大手ECサイトで導入され有名となりました。LAFLAレコメンドシステムでは、協調フィルタリングの持つ精度はそのままに、リアルタイム性に特徴があります。通常、ユーザの行動データは、即座に次の推薦結果に反映されることはありません。これは、協調フィルタリングが類似ユーザから推薦対象ユーザの次の推薦内容を決定するため、広範囲な行動データを基に次の推薦内容を計算する必要があるためです。この計算に独自の計算手法を導入することで、超高速性を実現いたしました。これにより、必要な部分のみ瞬時に次のレコメンド内容を計算することができるため、リアルタイム性を確保することが可能です。