【摘 要】
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大规模语料库的训练是使用三元N-gram算法进行中文文本自动查错中一个重要的基础工作。面对新媒体平台每日高达百万篇需处理的语料信息,单一节点的三元N-gram语言模型词库的
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,中国人民大学信息资源管理学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0820100).
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大规模语料库的训练是使用三元N-gram算法进行中文文本自动查错中一个重要的基础工作。面对新媒体平台每日高达百万篇需处理的语料信息,单一节点的三元N-gram语言模型词库的构建存在计算瓶颈。在深入研究三元N-gram算法的基础上,提出了基于MapReduce计算模型的三元N-gram并行化算法的思想。MapReduce计算模型中,将运算任务平均分配到m个节点,三元N-gram算法在Map函数部分的主要任务是计算局部字词分别与其前两个字词搭配出现的次数,Reduce函数部分的主要任务是合并Map部分统计字词
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