基于Hadoop的并行實(shí)體解析方法研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告

基于Hadoop的并行實(shí)體解析方法研究與應(yīng)用的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景和研究意義隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，海量的數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了當(dāng)今社會(huì)的一種趨勢(shì)和現(xiàn)象。但是，數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)據(jù)的量同等重要。數(shù)據(jù)的正確性直接影響到數(shù)據(jù)的應(yīng)用效果。而實(shí)體解析技術(shù)則是保證數(shù)據(jù)正確性的一個(gè)重要手段。實(shí)體解析可以將文本數(shù)據(jù)中的實(shí)體抽取出來(lái)，并對(duì)實(shí)體進(jìn)行分類和歸納，最終達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行利用和挖掘的目的。在現(xiàn)有的實(shí)體解析方法中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法已經(jīng)得到了廣泛運(yùn)用。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，隨著數(shù)據(jù)量不斷增加，機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練與預(yù)測(cè)速度也會(huì)變得非常緩慢。因此，基于Hadoop的并行實(shí)體解析方法的研究與應(yīng)用，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。二、研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)本研究將基于Hadoop平臺(tái)對(duì)實(shí)體解析方法進(jìn)行并行化優(yōu)化。具體而言，將貝葉斯分類器和條件隨機(jī)場(chǎng)模型的實(shí)體解析算法并行化，并將其應(yīng)用于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的實(shí)體解析任務(wù)中。同時(shí)，本研究將考慮優(yōu)化并行算法的粒度和負(fù)載均衡問(wèn)題，提高實(shí)體解析的效率和準(zhǔn)確性。三、預(yù)期目標(biāo)和研究難點(diǎn)預(yù)期目標(biāo)：1.通過(guò)并行化實(shí)現(xiàn)實(shí)體解析算法的高效率處理。2.提高實(shí)體解析的準(zhǔn)確性并降低誤識(shí)別率。3.降低實(shí)體解析的計(jì)算成本并提高處理效率。研究難點(diǎn)：1.面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行任務(wù)劃分，選取合適的并行方案，并保證精度和正確性。2.設(shè)計(jì)并行解析算法，提高并行算法的發(fā)掘效率以及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，解決實(shí)體解析過(guò)程中算法的生成規(guī)則與模型優(yōu)化的問(wèn)題。四、研究方法和技術(shù)路線本研究采用以下研究方法：1.分析和比較現(xiàn)有實(shí)體解析算法，探索適合Hadoop平臺(tái)的算法并對(duì)其進(jìn)行并行化優(yōu)化。2.針對(duì)海量文本數(shù)據(jù)的實(shí)體解析需求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)并行化實(shí)體解析系統(tǒng)。3.借助Hadoop平臺(tái)，構(gòu)建實(shí)體解析的大規(guī)模計(jì)算環(huán)境，并進(jìn)行并行算法的實(shí)驗(yàn)。4.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析并優(yōu)化實(shí)驗(yàn)。技術(shù)路線如下：1.研究和分析目前的實(shí)體解析算法，主要探索貝葉斯分類器和條件隨機(jī)場(chǎng)模型等經(jīng)典算法。2.根據(jù)對(duì)目前算法的分析，根據(jù)Hadoop平臺(tái)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)適合大規(guī)模并行實(shí)體解析的搜索算法。3.實(shí)現(xiàn)基于Hadoop平臺(tái)的實(shí)體解析工具，并與現(xiàn)有工具進(jìn)行比較測(cè)試。4.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行總結(jié)和分析，以實(shí)現(xiàn)提高實(shí)體解析準(zhǔn)確性和處理效率的目標(biāo)。五、預(yù)期進(jìn)展和成果預(yù)期進(jìn)展：1.在當(dāng)前研究的基礎(chǔ)上，提出一種高效的并行實(shí)體解析算法。2.實(shí)現(xiàn)基于Hadoop平臺(tái)的實(shí)體解析工具，并在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證。預(yù)期成果：1.發(fā)表一篇相關(guān)的論文，并將論文提交到相關(guān)國(guó)際會(huì)議。2.開(kāi)發(fā)一種可應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境的并行實(shí)體解析工具。3.為未來(lái)的實(shí)體解析研究提供一個(gè)基礎(chǔ)樣例和優(yōu)化方案。六、參考文獻(xiàn)[1]HanafyM.TowardsparallelizationofnamedentityrecognitiononApacheHadoop[J].ProcediaComputerScience,2016(102):220-227.[2]LiCH.ResearchonparallelnamedentityrecognitionmodelbasedonHadoop[C]//2016InternationalConferenceonCyber-EnabledDistributedComputingandKnowledgeDiscovery(CyberC).IEEE,2016:221-226.[3]常玉芳,姜君,姚鐘琴.基于最大熵和Hadoop的并行實(shí)體識(shí)別[J].軟件學(xué)報(bào),2016(5