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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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A Parallel Approach to context-based Term Weighting

A Parallel Approach to Context-based Term Weighting

引用

World Congress on Information and Communication Technologies

作者： Silky Arora Shampa Chakravarty Dept. of Information Technology Netaji Subhas Institute of Technology Dept. of Computer Engineering Netaji Subhas Institute of Technology

ISBN: (纸本)9781467301275

Information retrieval and extraction essentially rely on estimating the relevance of words present in a large corpus of documents or text. One of the approaches to measuring relevance is analyzing the importance of words based on their statistical distribution within a document. Quite another approach ensues from their linguistic relevance within a logically perceived context. Literature presents a body of work done employing both statistical as well as contextual approaches. The challenge currently is on enhancing the performance of document analysis and clustering systems. Ever since we witnessed a massive explosion of information and raw data available on the web, their analysis demands more rigorous computations and processing. Given the widely distributed environment as a backbone platform for these systems to operate, there is an urgent need to develop techniques to scale up their performance on multiple processors. We propose a parallelized strategy to estimate the statistical as well as contextual relevance of words, employing master-slave configuration on a cluster of processors. Our parallel algorithm has been successfully tested on a self-made Beowulf cluster comprising ten nodes, showing significant performance improvement over single processor implementation, following Amdahl's speedup law.

关键词： Retrieval TF-IDF context based text classification Amdahl's Law Cluster computing

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