1.2.1 - en to ja translation catalogue (33 entries)

en: Execution example::
ja: 実行例::

en: Correction
ja: 補正

en: This section describes about the following correction features:
ja: このセクションでは以下の補正機能について説明します。:

en: How it works
ja: どのように動作するか

en: How to use
ja: 使い方

en: How to learn
ja: 学習方法

en: The correction feature uses three searches to compute corrected words:
ja: 補正機能は補正した語を計算するために3種類の検索を使います。:

en: Cooccurrence search against learned data.
ja: 学習したデータを共起検索。

en: Similar search against registered words. (optional)
ja: 登録されている語を類似検索。（実行しないこともある）

en: Cooccurrence search
ja: 共起検索

en: Cooccurrence search can find registered words from user's wrong input. It uses user submit sequences that will be learned from query logs, access logs and so on.
ja: 共起検索はユーザの間違って入力した文字列から登録済みの語を検索します。共起検索ではユーザがどのように検索を実行したかを使います。ユーザがどのように検索したかはクエリログやアクセスログから学習します。

en: For example, there are the following user submissions:
ja: 例えば、ユーザが以下のように検索を実行したとします。:

en: time
ja: 時刻

en: serach (typo!)
ja: serach （入力ミス！）

en: search (fixed!)
ja: search （修正！）

en: Groonga creates the following correction pair from the above submissions:
ja: 上記の検索実行ログから以下のような補正ペアを作ります。

en: corrected word
ja: 補正された語

en: input
ja: 入力

en: Groonga treats continuous submissions within a minute as input correction by user. Not submitted user input sequence between two submissions isn't used as learned data for correction.
ja: 1分以内の連続して実行された検索をユーザが入力を補正したものとみなします。検索を実行した間の入力途中の入力シーケンスは、補正用の学習データとしては利用しません。

en: If an user inputs "serach" and cooccurrence search returns "search" because "serach" is in input column and corresponding corrected word column value is "search".
ja: ユーザが"serach"と入力した場合、共起検索は"saerch"を返します。なぜなら、"serach"が「入力」カラムにあり、対応する「補正される語」カラムの値が"search"だからです。

en: Similar search
ja: 類似文書検索

en: Similar search can find registered words that has one or more the same tokens as user input. TokenBigram tokenizer is used for tokenization because suggest dataset schema created by :doc:`/reference/executables/groonga-suggest-create-dataset` uses TokenBigram tokenizer as the default tokenizer.
ja: 類似検索はユーザの入力をトークナイズし、同じトークンを含んだ登録済みの語を検索します。トークナイズにはTokenBigramトークナイザーを使います。これは :doc:`/reference/executables/groonga-suggest-create-dataset` が作るサジェストデータセットスキーマではデフォルトトークナイザーとしてTokenBigramトークナイザーを使っているからです。

en: For example, there is a registered query "search engine". An user can find "search engine" by "web search service", "sound engine" and so on. Because "search engine" and "web search engine" have the same token "search" and "search engine" and "sound engine" have the same token "engine".
ja: 例えば、"search engine"という語が登録されているとします。ユーザが"web search service"や"sound engine"などで検索すると"search engine"が補正候補になります。なぜなら、"search engine"と"web search engine"は"search"という同じトークンを持つからです。また、"search engine"と"sound engine"は"engine"という同じトークンを持っています。

en: "search engine" is tokenized to "search" and "engine" tokens. (Groonga's TokenBigram tokenizer doesn't tokenize two characters for continuous alphabets and continuous digits for reducing search noise. TokenBigramSplitSymbolAlphaDigit tokenizer should be used to ensure tokenizing to two characters.) "web search service" is tokenized to "web", "search" and "service". "sound engine" is tokenized to "sound" and "engine".
ja: "search engine"は"search"トークンと"engine"トークンにトークナイズされます。（GroongaのTokenBigramトークナイザーは連続するアルファベットと数字を2文字にトークナイズしません。これは検索ノイズを減らす為です。確実に2文字でトークナイズするためにはTokenBigramSplitSymbolAlphaDigitを使います。）"web search service"は"web"トークンと"search"トークンと"service"トークンにトークナイズされます。"sound engine"は"sound"トークンと"engine"トークンにトークナイズされます。

en: Groonga provides :doc:`/reference/commands/suggest` command to use correction. `--type correct` option requests corrections.
ja: Groongaは補正機能を使うために :doc:`/reference/commands/suggest` コマンドを用意しています。 `--type correct` オプションを使うと補正機能を利用できます。

en: For example, here is an command to get correction results by "saerch":
ja: 例えば、"saerch"と入力した時の補正結果取得するコマンドは以下のようになります。:

en: How it learns
ja: 学習方法

en: Cooccurrence search uses learned data. They are based on query logs, access logs and so on. To create learned data, groonga needs user submit inputs with time stamp.
ja: 共起検索は学習データを使います。学習データはクエリログやアクセスログから作ります。学習データを作るためにはユーザが検索を実行したときの検索クエリとタイムスタンプが必要です。

en: For example, an user wants to search by "search" but the user has typo "saerch" before inputs the correct query. The user inputs the query with the following sequence:
ja: 例えば、ユーザが"search"で検索したかったとします。しかし、ユーザは正しい"search"というクエリで検索を実行する前に間違って"saerch"で検索してしまいました。このユーザの入力シーケンスは以下のようになります。:

en: 2011-08-10T13:33:25+09:00: saerch (submit!)
ja: 2011-08-10T13:33:25+09:00: saerch （検索実行！）

en: 2011-08-10T13:33:29+09:00: serch (correcting...)
ja: 2011-08-10T13:33:29+09:00: serch （修正中…）

en: 2011-08-10T13:33:30+09:00: search (submit!)
ja: 2011-08-10T13:33:30+09:00: search （検索実行！）

en: Groonga can be learned from the input sequence by the following command::
ja: 以下のコマンドでこの入力シーケンスから学習できます。::
