米Google、リランキングモデル構築フレームワーク「Reranker Framework（ReFr）」を公開

　米Googleは10月5日、汎用のリランキングモデル構築フレームワーク「Reranker Framework（ReFr）」を修正BSDライセンスで公開した。

　音声処理や機械翻訳などではある入力に対してスコアのある複数仮説を出すが、リランカーはこれらの複数仮説を学習モデルを利用してリランクするシステム。Googleが今回公開したReranker Frameworkは、さまざまなデータセットに対してリランカーを用いるためのフレームワークで、ランキングモデルの利用、学習に利用できる。オリジナルのモデルにはない付加情報をベースにランクされた仮説やアウトプットを並べ替えることで、精度改善を図れるという。実際、このアプローチは音声や自然言語処理が持つ幅広い問題に有用であると考えられているという。

　速度と柔軟性を念頭に設計し、コア部分はC++で作成されている。ランタイム設定メカニズムも備えており、「Apache Hadoop」などの並列分散処理を活用した運用も可能という。

　ReFrはGoogle Codeのプロジェクトページより入手できる。ライセンスは修正BSDライセンス。

米Google
http://www.google.com/

Google Codeのページ
http://code.google.com/p/refr/