SparkCRF：一种基于Spark的并行CRFs算法实现

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摘要：条件随机场（condition random fields,CRFs）可用于解决各种文本分析问题,如自然语言处理（natural language processing,NLP）中的序列标记、中文分词、命名实体识别、实体间关系抽取等.传统的运行在单节点上的条件随机场在处理大规模文本时,面临一系列挑战.一方面,个人计算机遇到处理的瓶颈从而难以胜任;另一方面,服务器执行效率较低.而通过升级服务器的硬件配置来提高其计算能力的方法,在处理大规模的文本分析任务时,终究不能从根本上解决问题.为此,采用＂分而治之＂的思想,基于Apache Spark的大数据处理框架设计并实现了运行在集群环境下的分布式CRFs——SparkCRF.实验表明,SparkCRF在文本分析任务中,具有高效的计算能力和较好的扩展性,并且具有与传统的单节点CRF＋＋相同水平的准确率.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94913X/201608/669624053.html

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关键词：Spark Park SPAR 算法实现 SPA 大数据 机器学习 分布式计算 SPARK 条件随机场