1.2.1 - en to ja translation catalogue (31 entries)

en: Execution example::
ja: 実行例::

en: Suggestion
ja: 提案

en: This section describes about the following completion features:
ja: このセクションでは以下の補完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 suggestion feature uses a search to compute suggested words:
ja: 提案機能は提案する語を計算するために1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: Cooccurrence search
ja: 共起検索

en: Cooccurrence search can find related words from user's input. It uses user submissions that will be learned from query logs, access logs and so on.
ja: 共起検索はユーザの入力と関連する語を検索します。共起検索ではユーザの実行したときの検索クエリを使います。このデータはクエリログやアクセスログなどから学習します。

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: Groonga creates the following suggestion pairs:
ja: Groongaは以下のような提案ペアを作成します。

en: input
ja: 入力

en: suggested words
ja: 提案される語

en: Those pairs are created by the following steps:
ja: これらのペアは以下の手順で作成します。:

en: Tokenizes user input query by TokenDelimit tokenizer that uses a space as token delimiter. (e.g. "search engine" is tokenized to two tokens "search" and "engine".)
ja: ユーザの入力をTokenDelimitトークナイザーでトークナイズします。TokenDelimitは空白をトークンの区切りに使います。（例えば、"search engine"は"search"トークンと"engine"トークンの2つのトークンにトークナイズされます。）

en: Creates a pair that is consists of a token and original query for each token.
ja: 各トークンについて、トークンと元のクエリからなるペアを作成する。

en: If an user inputs "search" and cooccurrence search returns "search engine" and "web search realtime" because "search" is in two input columns and corresponding suggested word columns have "search engine" and "web search realtime".
ja: ユーザが"search"と入力したとき、共起検索は"search engine"と"web search raltime"を返します。これは、"search"が2つの「入力」カラムに含まれていて、対応するそれぞれの「提案される語」カラムの値が"search engine"と"web search realtime"だからです。

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

en: For example, here is an command to get suggestion results by "search":
ja: 例えば、"search"と入力した時の提案結果を取得するコマンドは以下の通りです。:

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 input sequence with time stamp and user submit input 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などを元に作成します。学習データを作成するには、タイムスタンプ付きの入力シーケンスと、タイムスタンプ付きの検索実行時の入力内容が必要です。

en: For example, an user wants to search by "engine". The user inputs the query with the following sequence:
ja: 例えば、ユーザが"engine"で検索したいとします。ユーザが以下のようなシーケンスで検索クエリを入力したとします。:

en: 2011-08-10T13:33:23+09:00: search engine (submit)
ja: 2011-08-10T13:33:25+09:00: search engine （検索実行）

en: 2011-08-10T13:33:28+09:00: web search realtime (submit)
ja: 2011-08-10T13:33:28+09:00: web search realtime （検索実行）

en: Groonga can be learned from the submissions by the following command::
ja: 以下のコマンドで上記の検索実行結果から学習します。::

en: How to extract learning data
ja: 学習データを抽出する方法

en: The learning data is stored into ``item_DATASET`` and ``pair_DATASET`` tables. By using select command for such tables, you can all extract learing data.
ja: 学習データは、 ``item_DATASET`` テーブルと ``pair_DATASET`` テーブルに保存されています。このようなテーブルに対して、selectコマンドを使うことで、全ての学習データを抽出できます。

en: Here is the query to extract all learning data::
ja: 以下は、全ての学習データを抽出するためのクエリーです。

en: Without '--limit -1', you can't get all data. In pair table, the valid value of ``freq0``, ``freq1`` and ``freq2`` column must be larger than 0.
ja: '--limit -1'が無いと全てのデータを取得できません。pairテーブル内の ``freq0`` と ``freq1`` 、 ``freq2`` カラムの値は0より大きくなければなりません。

en: Don't execute above query via HTTP request because enormous number of records are fetched.
ja: 莫大な数のレコードを読み込むため、上記のクエリーはHTTPリクエスト経由では実行できません。
