NarrowMind S2 — 統計的言語モデルによるテキスト検索

AI/ML

概要

NarrowMind S2 は「Statistical Language Model for Intelligent Text Search & Analysis」を掲げる、JavaScript(Node.js)ベースの軽量な言語モデル実装プロジェクトです。ユーザーが提供するテキストコーパス(input.txtなど)を読み込み、言語モデルによる統計的解析を行って文単位での重要度スコアを算出し、ランキングされた文を出力することを目的としています。外部依存を最小化したシンプルな構成で、フィラー語や無意味語を管理する設定ファイル(fillers.json)などを備え、ローカル解析やプロトタイプ開発に適したリポジトリです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 30
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 30
  • コミット数: 30
  • ファイル数: 11
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • 軽量な統計的言語モデルによる文のランキング出力(テキスト検索支援)
  • Node.js(14+)で動作するシンプルなJavaScript実装
  • フィラー語や無意味語を定義する設定ファイルによる前処理制御
  • 依存を抑えたローカル実行向けの設計(プロトタイプ/学習用に適合)

技術的なポイント

NarrowMind S2 のコアは「テキストコーパス→言語モデル→ランキング済み文」のパイプラインです(READMEの図に示される通り)。実装は index.js を中心に、入力テキスト(input.txt)を読み込み、前処理として fillers.json 等で定義されたフィラー語の除去や正規化を行い、その後に統計的解析を適用して各文のスコアを算出します。スコアリング手法は README で「Statistical Language Model」と謳われており、実用的な実装としては単語頻度(TF)や共起、n-gram ベースの確率推定、あるいは語彙の出現確率に基づく尤度評価などの手法が想定されますが、コードは JavaScript 単体で書かれており、Node 14+ 環境で容易に実行できます。

設計面では、入力テキストの前処理(トークン化、不要語除去、正規化)を明示的に分離することで、ルールのカスタマイズや言語別の調整がしやすくなっています。fillers.json は、いわゆるストップワードや会話的なフィラー(例:「えーと」「つまり」等)を列挙して除去するための設定と考えられ、精度改善やノイズ低減に寄与します。軽量実装であるため、学術的な大規模モデルほどの精密さは期待できない一方、ローカルでの高速な探索やプロトタイプ作成、教育用途には適しています。

また、ライセンスは ISC でオープンに利用しやすく、Node.js のバッジが README にある通り Node 14+ を想定しているため、既存の JavaScript 開発環境に統合しやすい点が魅力です。シンプルな設計は、後から機能拡張(例えばベクトル表現や外部 NLP ライブラリとの統合、結果の可視化)を行う際の足場としても扱いやすいでしょう。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .vscode: dir
  • README.md: file
  • fillers.json: file
  • index.js: file
  • input.txt: file

…他 6 ファイル

(index.js が解析とランキングのエントリポイント、fillers.json が前処理設定、input.txt がサンプルコーパスとして機能する想定です)

まとめ

軽量で扱いやすく、ローカルでのテキスト検索・解析プロトタイプ作成に適したリポジトリです(50字程度)。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

NarrowMind S2

Statistical Language Model for Intelligent Text Search & Analysis

Node.js License


🎯 What It Does

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│   Text      │ --> │   Language   │ --> │   Ranked    │
│   Corpus    │     │    Model     │     │  Sentences  │
└─────────────┘     └─...