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隨著互聯網技術的迅猛發(fā)展，數據的智能化處理獲取越來越重要。在自然語言處理領域，大規(guī)模語料庫技術和其他基于概率統(tǒng)計的研究方法蓬勃發(fā)展，為自然語言的研究提供了新的思路和工具。各種新模型、新技術、新應用層出不窮，對計算機的計算和存儲能力提出了更高的要求。當前流行的一些數據密集型的計算方法，處理過程比較復雜，處理耗時較長。如對大規(guī)模語料進行word2vec模型訓練，往往一次就需要數天時間。傳統(tǒng)的單機計算模式，其計算速度和存儲能力不能滿足大規(guī)模數據處理的需求。
目前，現有的算法成果主要是各種程序包，一般對應某種編程語言，包含一個或多個功能，針對特定領域，具有較高的處理效率和精確度。使用前需要先下載相應的工具包，再針對所處理的語言、計算機硬件環(huán)境和具體處理需求等進行參數配置。這種方法需要算法使用者維護數據文件和執(zhí)行文件，還要掌握相應的編程語言。由于開發(fā)習慣不盡相同，不同程序包內文件組成方式千差萬別，參數配置過程復雜且不通用，不便于使用者學習掌握，提高了使用的門檻。
綜合考慮上述情況，提出建設自然語言處理平臺的方案。借助Hadoop集群，解決大規(guī)模數據存儲的問題，同時提升計算能力；使用插件式的應用開發(fā)棋式，整合改進自然語言處理領域的各種成熟算法，縮短了產品開發(fā)周期；實現友好的交互界面，用戶通過便捷的操作，即可上傳數據，調用算法，得到處理結果。
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