1.2.1 - en to ja translation catalogue (34 entries)

en: Execution example::
ja: 実行例::

en: Scorer
ja: スコアラー

en: Summary
ja: 概要

en: Groonga has scorer module that customizes score function. Score function computes score of matched record. The default scorer function uses the number of appeared terms. It is also known as TF (term frequency).
ja: Groongaにはスコアー関数をカスタマイズするスコアーモジュールがあります。スコアー関数はマッチしたレコードのスコアーを計算します。デフォルトのスコアー関数は出現単語数をスコアーにします。これはTF（term frequency。単語の出現数）と呼ばれている計算方法です。

en: TF is a fast score function but it's not suitable for the following cases:
ja: TFは高速なスコアー関数ですが、次のケースには適していません。

en: Search query contains one or more frequently-appearing words such as "the" and "a".
ja: 検索クエリーが「the」や「a」のように非常によく出現する単語を含んでいる。

en: Document contains many same keywords such as "They are keyword, keyword, keyword ... and keyword". Search engine spammer may use the technique.
ja: 文書中に「They are keyword, keyword, keyword ... and keyword」というように同じキーワードが大量に含まれている。検索エンジンのスパマーはこのテクニックを使うかもしれません。

en: Score function can solve these cases. For example, `TF-IDF <https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf>`_ (term frequency-inverse document frequency) can solve the first case. `Okapi BM25 <https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25>`_ can solve the second case. But their are slower than TF.
ja: スコアー関数でこれらのケースを解決できます。例えば、 `TF-IDF <https://ja.wikipedia.org/wiki/Tf-idf>`_ （term frequency-inverse document frequency。その文書中での単語の出現数を、文書全体での単語の出現数で割ったもの）は最初のケースを解決できます。 `Okapi BM25 <https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25>`_ は2番目のケースを解決できます。しかし、これらはTFより遅いです。

en: Groonga provides TF-IDF based scorer as :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_idf` but doesn't provide Okapi BM25 based scorer yet.
ja: Groongaは :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_idf` としてTF-IDFベースのスコアラーを提供しています。しかし、Okapi BM25ベースのスコアラーはまだ提供していません。

en: Usage
ja: 使い方

en: This section describes how to use scorer.
ja: このセクションではスコアラーの使い方について説明します。

en: Here are a schema definition and sample data to show usage.
ja: 使い方を示すために使うスキーマ定義とサンプルデータは以下の通りです。

en: Sample schema:
ja: サンプルスキーマ:

en: Sample data:
ja: サンプルデータ:

en: You can specify custom score function in :ref:`select-match-columns`. There are some syntaxes.
ja: :ref:`select-match-columns` の中でscore関数を使うことができます。次に構文を示します。

en: For score function that doesn't require any parameter such as :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_idf`::
ja: :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_idf` のように、いくつかのスコアー関数には引数はありません。::

en: You can specify weight::
ja: 重みを指定することができます。::

en: For score function that requires one or more parameters such as :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most`::
ja: :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most` のように引数が必要なスコアー関数もあります。::

en: You can use different score function for each :ref:`select-match-columns`::
ja: :ref:`select-match-columns` ではカラムごとに異なるスコア関数を使うことができます。::

en: Here is a simplest example:
ja: 以下は簡単な使用例です。

en: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` contains 4 ``Groonga``. If you use TF based scorer that is the default scorer, ``_score`` is ``4``. But the actual ``_score`` is ``2``. Because the ``select`` command uses TF-IDF based scorer ``scorer_tf_idf()``.
ja: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` には ``Groonga`` が4つ含まれています。デフォルトのTFベースのスコアラーを使うと、 ``_score`` は ``4`` です。しかし、実際は ``_score`` は ``2`` になります。なぜなら、この ``select`` コマンドはTF-IDFベースの  ``scorer_tf_idf()`` スコアラーを使っているからです。

en: Here is an example that uses weight:
ja: 以下は重みを使った例です。

en: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` has ``22`` as ``_score``. It had ``2`` as ``_score`` in the previous example that doesn't specify weight.
ja: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` の ``_score`` は ``22`` です。重みを指定していない前の例では ``_score`` は ``2`` でした。

en: Here is an example that uses scorer that requires one argument. :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most` scorer requires one argument. You can limit TF score by the scorer.
ja: 以下は必ず引数を1つ指定しなければいけないスコアラーを使う例です。 :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most` スコアラーには引数を1つ指定しなければいけません。このスコアラーを使うと、TFのスコアーの最大値を制限することができます。

en: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` contains 4 ``Groonga``. If you use normal TF based scorer that is the default scorer, ``_score`` is ``4``. But the actual ``_score`` is ``2``. Because the scorer used in the ``select`` command limits the maximum score value to ``2``.
ja: ``Groonga! Groonga! Groonga! Groonga is very fast!`` は ``Groonga`` を4つ含んでいます。もし、デフォルトのスコアラーである標準のTFベースのスコアラーを使っていた場合、 ``_score`` は ``4`` になります。しかし、実際の ``_score`` は ``2`` です。なぜなら、この ``select`` コマンドが使っているスコアラーは最大スコアーを ``2`` に制限しているからです。

en: Here is an example that uses multiple scorers:
ja: 以下は複数のスコアラーを使う例です。

en: The ``--match_columns`` uses ``scorer_tf_idf(title)`` and ``scorer_tf_at_most(content, 2.0)``. ``_score`` value is sum of them.
ja: この ``--match_columns`` は ``scorer_tf_idf(title)`` と ``scorer_tf_at_most(content, 2.0)`` を使っています。 ``_score`` の値はこれら2つの値の合計になります。

en: You can use the default scorer and custom scorer in the same ``--match_columns``. You can use the default scorer by just specifying a match column:
ja: 同じ ``--match_columns`` の中でデフォルトのスコアラーとカスタムスコアラーを使うことができます。単にマッチ対象のカラムを指定するとデフォルトのスコアラーを使います。

en: The ``--match_columns`` uses the default scorer (TF) for ``title`` and :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most` for ``content``. ``_score`` value is sum of them.
ja: この ``--match_columns`` は ``title`` にはデフォルトのスコアラー（TF）を使い、 ``content`` には :doc:`/reference/scorers/scorer_tf_at_most` を使います。 ``_score`` の値はこれらのスコアラーの結果の合計になります。

en: Built-in scorers
ja: 組み込みスコアラー

en: Here are built-in scores:
ja: 以下は組み込みのスコアラーです。

en: You don't need to resolve scoring only by score function. Score function is highly depends on search query. You may be able to use metadata of matched record.
ja: スコアー関数だけでスコアの計算をする必要はありません。スコアー関数は検索クエリーに非常に依存しています。検索クエリーだけでなく、マッチしたレコードのメタデータも使えないか検討しましょう。

en: For example, Google uses `PageRank <https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank>`_ for scoring. You may be able to use data type ("title" data are important rather than "memo" data), tag, geolocation and so on.
ja: たとえば、Googleはスコアーの計算に `ページランク <https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%AF>`_ を使っています。あなたも、データの種類（たとえば、「メモ」データよりも「タイトル」データの方が重要など）、タグ、位置情報などを使えないか検討してみましょう。

en: Please stop to think about only score function for scoring.
ja: スコアーの計算をスコアー関数だけで考えることはやめましょう。
