Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2014

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: n-gramowy model

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Równoległa implementacja algorytmu winnowing dla operacji strumieniowej analizy tekstu

Wielgosz M., Żurek D., Pietroń M., Dąbrowska-Boruch A., Wiatr K.

Pomiary Automatyka Kontrola

2014

R. 60, nr 5

309--312

W ramach praca przeprowadzona została analiza możliwości wykorzystania algorytmu winnowing do strumieniowego przetwarzania informacji tekstowej. W szczególności nacisk został położony na operacje generacji odcisku jako jej zredukowanej reprezentacji wiadomości tekstowej. Autorzy przeprowadzili szereg eksperymentów, w celu określenia efektywności działania algorytmu oraz możliwego do uzyskania przyspieszenia obliczeń, z wykorzy-staniem węzła procesorów Intel Xeon E5645 2.40GHz oraz karty GPU Nvidia Tesla m2090.

There are several models available for information retrieval and text analysis but the two are considered to be the dominant ones, namely Boolean and the vector space model (VSM). A model maps the existing words or text into a new representation space. This paper presents a boolean n-gram-based algorithm - winnowing for fast text search and comparison of documents with main focus on its implementation and performance analysis. The algorithm is used to generate fingerprints (i.e. a set of hashes) of the analyzed documents. A dedicated test framework was designed and implemented to handle the task of the algorithm evaluation which utilizes PAN test corpus and programming environment. Several tests were conducted in order to determine the comparison quality of the obfuscated and not obfuscated text for the winnowing algorithm and different window and n-gram size. The tests revealed interesting properties of the algorithms with respect to comparison of documents as well as defied the limits of their applicability. The n-gram-based algorithms due to their simplicity are well suited for hardware implementation. Thus, the authors implemented compu-tationally demanding part of both fingerprint generation both on CPU and GPU. Performance measurements for Intel Xeon E5645, 2.40GHz and Nvidia Tesla m2090 implementation of Ngram-based algorithm show approximately 14x computational speedup.