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摘要:
针对条件随机场模型面对大规模数据传统训练算法单机处理性能不高的问题,提出一种基于MapReduce框架的条件随机场模型训练并行化方法,设计了条件随机场模型特征提取及参数估计的并行算法,实现了迭代缩放算法的并行.实验表明,所提出的并行化方法在保证训练结果正确性的同时,大大减少了训练时间,效率得到较大提升.
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文献信息
篇名 基于MapReduce的中文词性标注CRF模型并行化训练研究
来源期刊 北京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 词性标注 条件随机场 MapReduce 并行
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 147-152
页数 6页 分类号 TP391
字数 4808字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈荦 国防科学技术大学电子科学与工程学院 59 604 14.0 22.0
2 熊伟 国防科学技术大学电子科学与工程学院 36 446 12.0 20.0
3 雷霖 国防科学技术大学电子科学与工程学院 6 43 3.0 6.0
4 刘滔 国防科学技术大学电子科学与工程学院 1 18 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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词性标注
条件随机场
MapReduce
并行
研究起点
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北京大学学报(自然科学版)
双月刊
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11-2442/N
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2-89
1955
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