2007-11-01 14:29 : 平凡なエンジニアが未踏ソフトウェア創造事業をやったらどうなるのか書いてみた 最近、八角研究所で技術記事を書いているのですが、私が参加した 2006 年度下期未踏ソフトウェア事業（2006 年 11 月 ～ 2007 年 8 月末まで）の体験談を書いてみました。 未踏の体験談を書こうと思った動機について書きます。 私がお世話になった PM は東工大の千葉先生だったのですが、同じ PM 配下でも他の方は凄腕のエンジニアであり、能力的にも住む世界が異なるという感じでした。そういうエンジニアは目立つので、私は未踏のエンジニアというともの凄い凄腕ばかりを思い浮かべてしまうのですが、未踏ソフトウェア創造事業そのものは、適切な提案ができれば平凡なエンジニアにも門戸が開かれています。 というか、普通のエンジニアこそ挑戦すべき制度です。とはいえ、
完成形を見てしまった気がする。それくらいできが良い。 これまでWikiエンジンを幾つも紹介してきた。もちろん、機能面ではもの凄く充実しているものも数多い。だが、使い勝手や初期状態での機能等を考えると、これがまさに完成系と言えるのではないだろうか。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはMindTouch Deki Wiki、エンタープライズ向けのWikiエンジンだ。 欠点がなさすぎる。日本語はもちろんOK、Ajaxを使って遷移の少ない作り、履歴管理＋差分表示にももちろん対応している。編集はWYSIWYGなテキストエリアでできる。 ヘッダを作れば、その中だけで編集できる。画像をアップロードして、埋め込むのも簡単。ページの階層管理もできて、タグも使える。ウォッチリストに登録、コメントをする、Google Analyticsを埋め込めるなどな
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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