1.2.1 - en to ja translation catalogue (35 entries)

en: Execution example::
ja: 実行例::

en: Summary
ja: 概要

en: ``scorer_tf_idf`` is a scorer based of `TF-IDF <https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf>`_ (term frequency-inverse document frequency) score function.
ja: ``scorer_tf_idf`` は `TF-IDF <https://en.wikipedia.org/wiki/Tf%E2%80%93idf>`_ （term frequency-inverse document frequency。その文書中での単語の出現数を、その単語を文書の数で割ったもの）ベースのスコアー関数です。

en: To put it simply, TF (term frequency) divided by DF (document frequency) is TF-IDF. "TF" means that "the number of occurrences is more important". "TF divided by DF" means that "the number of occurrences of important term is more important".
ja: 簡単に言うと、TF-IDFとはTF（term frequency。その文書中での単語出現数）をDF（document frequency。その単語を含むドキュメント数）で割ったものです。「TF」は「単語がたくさん出現している方がより重要」という意味を表します。「TFをDFで割る」というのは「重要な単語がたくさん出現している方がより重要」という意味を表します。

en: The default score function in Groonga is TF (term frequency). It doesn't care about term importance but is fast.
ja: Groongaのデフォルトのスコアー関数はTF（term frequency。単語の出現数）です。この関数は単語の重要度は考慮しませんが高速です。

en: TF-IDF cares about term importance but is slower than TF.
ja: TF-IDFは単語の重要度を考慮しますが、TFより遅くなります。

en: TF-IDF will compute more suitable score rather than TF for many cases. But it's not perfect.
ja: TF-IDFは多くの場合でTFよりも適切なスコアーを計算しますが、完璧ではありません。

en: If document contains many same keywords such as "They are keyword, keyword, keyword ... and keyword", it increases score by TF and TF-IDF. Search engine spammer may use the technique. But TF-IDF doesn't guard from the technique.
ja: 「They are keyword, keyword, keyword ... and keyword」のように文書中に同じキーワードがたくさん含まれている場合、TFでもTF-IDFでもスコアーが増えます。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。しかし、TF-IDFはこのテクニックを防ぐことができません。

en: `Okapi BM25 <https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25>`_ can solve the case. But it's more slower than TF-IDF and not implemented yet in Groonga.
ja: `Okapi BM25 <https://en.wikipedia.org/wiki/Okapi_BM25>`_ はこのケースを解決できます。しかし、TF-IDFよりも遅くなります。また、Groongaではまだ実装されていません。

en: Groonga provides :doc:`scorer_tf_at_most` scorer that can also solve the case.
ja: Groongaは :doc:`scorer_tf_at_most` スコアラーという別の方法でこのケースを解決できるスコアラーを提供しています。

en: Syntax
ja: 構文

en: This scorer has only one parameter::
ja: このスコアラーの引数は1つです。::

en: Usage
ja: 使い方

en: This section describes how to use this scorer.
ja: このセクションではscorer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 specify ``scorer_tf_idf`` in :ref:`select-match-columns` like the following:
ja: :ref:`select-match-columns` の中で ``scorer_tf_idf`` を次のようにして指定できます:

en: Both the score of ``Info Info Info`` and the score of ``Error`` are ``2`` even ``Info Info Info`` includes three ``Info`` terms. Because ``Error`` is more important term rather than ``Info``. The number of documents that include ``Info`` is ``4``. The number of documents that include ``Error`` is ``1``. Term that is included in less documents means that the term is more characteristic term. Characteristic term is important term.
ja: ``Info Info Info`` には ``Info`` という単語が3回もでてきますが、 ``Info Info Info`` も ``Error`` もどちらもスコアーは ``2`` です。なぜなら、 ``Error`` は ``Info`` よりもより重要な単語だからです。 ``Info`` を含むドキュメントの数は ``4`` です。 ``Error`` を含むドキュメントの数は ``1`` です。少しのドキュメントにしか含まれていない単語はより特徴的な単語です。特徴的な単語は重要な単語です。

en: Parameters
ja: 引数

en: This section describes all parameters.
ja: このセクションではすべての引数について説明します。

en: Required parameters
ja: 必須引数

en: There is only one required parameter.
ja: 必須の引数は1つです。

en: The data column that is match target. The data column must be indexed.
ja: マッチ対象のデータカラムです。このデータカラムにはインデックスが張られていなければいけません。

en: The index column to be used for search.
ja: 検索に使うインデックスカラムです。

en: Optional parameters
ja: 省略可能引数

en: There is no optional parameter.
ja: 省略可能な引数はありません。

en: Return value
ja: 戻り値

en: This scorer returns score as :ref:`builtin-type-float`.
ja: このスコアラーは :ref:`builtin-type-float` でスコアーの値を返します。

en: :doc:`/reference/commands/select` returns ``_score`` as ``Int32`` not ``Float``. Because it casts to ``Int32`` from ``Float`` for keeping backward compatibility.
ja: :doc:`/reference/commands/select` は ``Float`` ではなく ``Int32`` で ``_score`` を返します。これは、後方互換性を維持するために ``Float`` から ``Int32`` にキャストしているためです。

en: Score is computed as TF-IDF based algorithm.
ja: スコアーはTF-IDFベースのアルゴリズムで計算します。

en: See also
ja: 参考

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。
