基于并行计算的中文分词系统的研究与实现的中期报告.docxVIP

基于并行计算的中文分词系统的研究与实现的中期报告 一、研究背景 中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，它的主要目的是将连续的汉字序列切分成有意义的词语序列。中文分词在信息检索、机器翻译、情感分析等领域中有着广泛的应用。 目前的中文分词算法主要有基于规则的分词算法、基于统计的分词算法和混合算法。其中，基于统计的分词算法在实际应用中表现较好。 但是，中文分词的实时性和准确性一直是难题，对于大规模的文本处理和实时处理，传统的中文分词算法已经无法胜任。因此，需要采用一些新的技术，如并行计算技术，来提高中文分词的速度和准确度。 二、研究目的 本研究旨在设计并实现一种基于并行计算的中文分词系统，以提高中文分词的速度和准确度，同时解决传统算法存在的实时性问题。 三、研究方法 本研究采用基于统计的中文分词算法，同时结合并行计算技术，设计和实现一种高效的中文分词系统。 具体步骤如下： 1. 建立大规模的中文语料库，用于模型训练。 2. 利用基于统计的分词算法对语料库进行训练，得到分词模型。 3. 设计并行计算方法，将分词任务分为多个子任务，分配到不同的计算节点上。 4. 实现并行计算框架，将任务分配、计算结果合并等操作自动化。 5. 对比实现结果与传统方法的效果，验证并行计算在中文分词中的应用。 四、阶段性成果 目前已经完成前期的研究和准备工作，包括语料库的建立、算法调研和并行计算技术的学习等。具体成果如下： 1. 构建了大规模的中文语料库，用于模型训练。 2. 实现了基于统计的中文分词算法，并对其进行调优。 3. 学习了并行计算技术，熟悉了基于MPI的分布式计算框架。 4. 设计了分词任务的划分方法，并初步实现了分布式计算框架。 五、进一步工作 接下来的工作将分为以下几个方面： 1. 完善分布式计算框架，实现任务分配、计算结果的合并和通信机制等。 2. 对比实现结果与传统方法的效果，验证并行计算在中文分词中的应用。 3. 对系统进行性能优化，并解决可能出现的问题。 4. 撰写最终的论文，并进行答辩。 六、总结 本研究旨在设计并实现一种基于并行计算的中文分词系统，以提高中文分词的速度和准确度，同时解决传统算法存在的实时性问题。目前已经完成前期的研究和准备工作，下一步将进一步完善分布式计算框架，并对比实现结果与传统分词方法的效果。