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はてなキーワード: neighborとは
The smell of paint and buzzing of bees. I was made to paint the fence as punishment. By me is Ben, the neighbor boy.
"Having fun?" he asks, mocking. I won't let him make fun of me!
"I could do this all day!" I replied. And guess what? Ben begged for the brush to try it, offering an apple in return. Other kids lined up, too. offering me their valuables. Now that's adventure!
The fence was painted, and adventure awaited! But then, I spotted an angel! In an instant, Amy left my heart, making room for this girl. Naturally, I flipped, jumped, and showed off, just win her admiration. At first, she paid me no mind, but then she threw a flower at me.
"It's a sign!" I thought to myself. I sat on the fence and waited until evening, hoping to see her again.
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自分が機械学習に詳しいかどうかはわかりませんが，わかる範囲で書きます．
を実現する事が目的だと考えて話を進めましょう．
一般的にこのタスクは類似文書検索と呼ばれています．ブックマークコメントでは「ElasticSearchを使え」と言われています．ElasticSearch の More Like This Query 機能を使うことで類似文書検索が実現できるようです．あとはパラメータを調整することで思い通りの結果が得られるのではないでしょうか．
より高度なアプローチを取るのであれば，BERT と呼ばれるニューラルネットワークモデルを活用した類似文書検索も可能です．こちらのブログ (ElasticsearchとBERTを組み合わせて類似文書検索 - Ahogrammer) が参考になるでしょう．
しかしこれだけで終わると悲しいのでもう少し機械学習の話をすることにします．
機械学習的にこの問題に取り組むには順序学習 Learning to Rank という問題を解く必要があります．順序学習は google 検索にも使われている機能です．
これは，「入力 x に対して N 個の候補 y_1, y_2, ..., y_N を類似している順に並び替えるようなスコアを出力する関数 f(x, y_i) を学習する」というものです．
More Like This Query 機能よりもこちらのアプローチが優れているのは，前者はどうパラメータをチューニングしようと「類似している文書」しか得られないのに対して，後者は(先程引用したような)「見合った」を明示的にデータとして与えてランキングを学習できる，という点です．
学習データとして「この質問のに対してこの FAQ ページがもっとも見合っている」「この質問に対して A と B ふたつの FAQ ページがあるが，B より A の方が見合っている」「この質問に対して見合った順に全ての FAQ ページを並び替えたもの」といったデータを大量に準備することで，「見合った」を学習することが可能です．
しかしこちらも ElasticSearch の機能に搭載されているようです．ありがとう ElasticSearch．お疲れ様でした．
もしあなたが ElasticSearch を使うのではなく， Python を使って再実装したいと考えているのであれば，目印として必要なライブラリや概念を書いておきます．
