W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Scheduling aspects in keyword extraction problem

Autorzy

[ 1 ] Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, Polska Akademia Nauk | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2018

Opublikowano w

International Transactions in Operational Research

Rocznik: 2018 | Tom: vol. 25 | Numer: iss. 2

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
Streszczenie

EN The amount of big data collected during human-computer interactions requires natural language processing (NLP) applications to be executed efficiently, especially in parallel computing environments. Scalability and performance are critical in many NLP applications such as search engines or web indexers. However, there is a lack of mathematical models helping users to design and apply scheduling theory for NLP approaches. Moreover, many researchers and software architects reported various difficulties related to common NLP benchmarks. Therefore, this paper aims to introduce and demonstrate how to apply a scheduling model for a class of keyword extraction approaches. Additionally, we propose methods for the overall performance evaluation of different algorithms, which are based on processing time and correctness (quality) of answers. Finally, we present a set of experiments performed in different computing environments together with obtained results that can be used as reference benchmarks for further research in the field.

Strony (od-do)

507 - 522

DOI

10.1111/itor.12368

URL

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/itor.12368

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

20

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

20