Реализация параллельного алгоритма извлечения N-gram из текста на функциональном языке

2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs.2020.v107.i3.05
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО АЛГОРИТМА ИЗВЛЕЧЕНИЯ N-GRAM ИЗ ТЕКСТА НА ФУНКЦИОНАЛЬНОМ ЯЗЫКЕ В данной статье рассматривается реализация параллельного алгоритма извлечения N-gram из слабоструктурированного текста на функциональном языке системы LuNA реализующий технологию фрагментированного программирования.Алгоритм извлечения N-gram относится к задачам NLP.Проведен анализ других реализаций рассматриваемого параллельного алгоритма с использованием технологий MPJ Express, Apache Spark и Apache Hadoop.На основе анализа предлагается выбрать систему LuNA из-за того, что она умеет автоматически настраивать алгоритм на конкретную вычислительную систему за счёт используемой модели алгоритма в виде множества последовательных информационно зависимых задач, которые динамически распределяются по процессорам и ядрам вычислителя.В работе описывается схема реализации данного алгоритма, с применением технологии фрагментированного программирования.В статье была описана схема разделения на фрагменты данных и фрагменты вычислений.Приведена схема реализации алгоритма извлечения N-gram.Проведено тестирование на различном количестве процессоров для извлечения N-gram по словам.При извлечении токенов были удалены все стоп слова, которые задаются заранее в отдельном текстовом хранилище.Тестирование показало хорошую эффективность предлагаемого подхода по реализации алгоритмов с использованием системы LuNA.