Mô Hình Ngôn Ngữ Sử Dụng Mapreduce

Mô hình ngôn ngữ sử dụng Mapreduce

Tác giả: Vũ Thị Thanh

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin, Chuyên ngành: Kỹ thuật phần mềm

Nội dung tài liệu:
Luận văn này tập trung nghiên cứu ứng dụng Hadoop và MapReduce để xây dựng mô hình ngôn ngữ, với mục tiêu cải thiện tốc độ và khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, từ đó nâng cao độ chính xác của mô hình. Đề tài đi sâu vào việc ước lượng mô hình ngôn ngữ, đặc biệt là các mô hình N-gram, sử dụng phương pháp làm mịn GoodTuring. Nội dung luận văn bao gồm giới thiệu tổng quan về đề tài, các kiến thức cơ bản về mô hình ngôn ngữ và mô hình N-gram, các phương pháp làm mịn cùng với các độ đo đánh giá. Bên cạnh đó, luận văn còn trình bày về Hadoop và MapReduce, kiến trúc cùng cơ chế hoạt động của chúng. Phần ứng dụng sẽ giới thiệu cách sử dụng Hadoop và MapReduce để xây dựng mô hình ngôn ngữ. Cuối cùng, luận văn sẽ trình bày các công cụ thực nghiệm, kết quả đạt được và các kết luận, định hướng phát triển.

Mục lục chi tiết:
Luận văn được cấu trúc thành 4 chương chính, bao gồm: Giới thiệu đề tài, Chương 1: Mô hình ngôn ngữ, Chương 2: Tổng quan về Hadoop MapReduce, Chương 3: Ước lượng mô hình ngôn ngữ với Mapreduce, Chương 4: Các phương pháp đánh giá và thực nghiệm, cùng với Kết luận và Tài liệu tham khảo.