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基于Hadoop集群的自然语言处理平台实现
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随着互联网技术的迅猛发展，数据的智能化处理获取越来越重要。在自然语言处理领域，大规模语料库技术和其他基于概率统计的研究方法蓬勃发展，为自然语言的研究提供了新的思路和工具。各种新模型、新技术、新应用层出不穷，对计算机的计算和存储能力提出了更高的要求。当前流行的一些数据密集型的计算方法，处理过程比较复杂，处理耗时较长。如对大规模语料进行word2vec模型训练，往往一次就需要数天时间。传统的单机计算模式，其计算速度和存储能力不能满足大规模数据处理的需求。
目前，现有的算法成果主要是各种程序包，一般对应某种编程语言，包含一个或多个功能，针对特定领域，具有较高的处理效率和精确度。使用前需要先下载相应的工具包，再针对所处理的语言、计算机硬件环境和具体处理需求等进行参数配置。这种方法需要算法使用者维护数据文件和执行文件，还要掌握相应的编程语言。由于开发习惯不尽相同，不同程序包内文件组成方式千差万别，参数配置过程复杂且不通用，不便于使用者学习掌握，提高了使用的门槛。
综合考虑上述情况，提出建设自然语言处理平台的方案。借助Hadoop集群，解决大规模数据存储的问题，同时提升计算能力；使用插件式的应用开发棋式，整合改进自然语言处理领域的各种成熟算法，缩短了产品开发周期；实现友好的交互界面，用户通过便捷的操作，即可上传数据，调用算法，得到处理结果。
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