Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле

Описаны алгоритмы неотрицательной факторизации разреженных матриц и тензоров. Рассмотрено использование латентного распределения Дирихле для приведения матриц и тензоров к блочно-диагональной форме для параллелизации вычислений и ускорения неотрицательной факторизации лингвистических матриц и тензор...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Кибернетика и системный анализ
Date:	2018
Main Authors:	Анисимов, А.В., Марченко, А.А., Насиров, Э.М.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2018
Subjects:	Кібернетика
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161443
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле / А.В. Анисимов, А.А. Марченко, Э.М. Насиров // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 6. — С. 3-10. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-161443
record_format	dspace
spelling	Анисимов, А.В. Марченко, А.А. Насиров, Э.М. 2019-12-09T19:04:12Z 2019-12-09T19:04:12Z 2018 Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле / А.В. Анисимов, А.А. Марченко, Э.М. Насиров // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 6. — С. 3-10. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. 1019-5262 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161443 681.3 Описаны алгоритмы неотрицательной факторизации разреженных матриц и тензоров. Рассмотрено использование латентного распределения Дирихле для приведения матриц и тензоров к блочно-диагональной форме для параллелизации вычислений и ускорения неотрицательной факторизации лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности. Предложенная модель позволяет дополнять модели новыми данными без необходимости выполнять неотрицательную факторизацию всего сверхбольшого тензора заново. Описано алгоритми невід’ємної факторизації розріджених матриць і тензорів. Розглянуто використання латентного розподілу Діріхле для приведення матриць і тензорів до блочно-діагональної форми для паралелізації обчислень і прискорення невід’ємної факторизации лінгвістичних матриць і тензорів надвеликої розмірності. За допомогою запропонованої моделі можна доповнювати моделі новими даними без необхідності знову виконувати невід’ємну факторизацію всього надвеликого тензора. In this paper, algorithms for the non-negative factorization of sparse matrices and tensors, a popular technology in artificial intelligence in general and in computer linguistics in particular, are described. It is proposed to use the latent Dirichlet distribution to reduce matrices and tensors to block-diagonal form for parallelizing computations and accelerating the non-negative factorization of linguistic matrices and tensors of extremely large dimension. The proposed model also allows the models to be supplemented with new data without having to perform non-negative factorization of the entire super-large tensor anew from the very beginning. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Кібернетика Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле Блочно-діагональний підхід до невід’ємної факторизації розріджених лінгвістичних матриць і тензорів надвеликої розмірності з використанням латентного розподілу Діріхле Block diagonal approach to the non-negative sparse linguistic extra large matrices and tensors factorization using the latent Dirichlet distribution Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле
spellingShingle	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле Анисимов, А.В. Марченко, А.А. Насиров, Э.М. Кібернетика
title_short	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле
title_full	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле
title_fullStr	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле
title_full_unstemmed	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле
title_sort	блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения дирихле
author	Анисимов, А.В. Марченко, А.А. Насиров, Э.М.
author_facet	Анисимов, А.В. Марченко, А.А. Насиров, Э.М.
topic	Кібернетика
topic_facet	Кібернетика
publishDate	2018
language	Russian
container_title	Кибернетика и системный анализ
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format	Article
title_alt	Блочно-діагональний підхід до невід’ємної факторизації розріджених лінгвістичних матриць і тензорів надвеликої розмірності з використанням латентного розподілу Діріхле Block diagonal approach to the non-negative sparse linguistic extra large matrices and tensors factorization using the latent Dirichlet distribution
description	Описаны алгоритмы неотрицательной факторизации разреженных матриц и тензоров. Рассмотрено использование латентного распределения Дирихле для приведения матриц и тензоров к блочно-диагональной форме для параллелизации вычислений и ускорения неотрицательной факторизации лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности. Предложенная модель позволяет дополнять модели новыми данными без необходимости выполнять неотрицательную факторизацию всего сверхбольшого тензора заново. Описано алгоритми невід’ємної факторизації розріджених матриць і тензорів. Розглянуто використання латентного розподілу Діріхле для приведення матриць і тензорів до блочно-діагональної форми для паралелізації обчислень і прискорення невід’ємної факторизации лінгвістичних матриць і тензорів надвеликої розмірності. За допомогою запропонованої моделі можна доповнювати моделі новими даними без необхідності знову виконувати невід’ємну факторизацію всього надвеликого тензора. In this paper, algorithms for the non-negative factorization of sparse matrices and tensors, a popular technology in artificial intelligence in general and in computer linguistics in particular, are described. It is proposed to use the latent Dirichlet distribution to reduce matrices and tensors to block-diagonal form for parallelizing computations and accelerating the non-negative factorization of linguistic matrices and tensors of extremely large dimension. The proposed model also allows the models to be supplemented with new data without having to perform non-negative factorization of the entire super-large tensor anew from the very beginning.
issn	1019-5262
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/161443
citation_txt	Блочно-диагональный подход к неотрицательной факторизации разреженных лингвистических матриц и тензоров сверхбольшой размерности с использованием латентного распределения Дирихле / А.В. Анисимов, А.А. Марченко, Э.М. Насиров // Кибернетика и системный анализ. — 2018. — Т. 54, № 6. — С. 3-10. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT anisimovav bločnodiagonalʹnyipodhodkneotricatelʹnoifaktorizaciirazrežennyhlingvističeskihmatricitenzorovsverhbolʹšoirazmernostisispolʹzovaniemlatentnogoraspredeleniâdirihle AT marčenkoaa bločnodiagonalʹnyipodhodkneotricatelʹnoifaktorizaciirazrežennyhlingvističeskihmatricitenzorovsverhbolʹšoirazmernostisispolʹzovaniemlatentnogoraspredeleniâdirihle AT nasirovém bločnodiagonalʹnyipodhodkneotricatelʹnoifaktorizaciirazrežennyhlingvističeskihmatricitenzorovsverhbolʹšoirazmernostisispolʹzovaniemlatentnogoraspredeleniâdirihle AT anisimovav bločnodíagonalʹniipídhíddonevídêmnoífaktorizacíírozrídženihlíngvístičnihmatricʹítenzorívnadvelikoírozmírnostízvikoristannâmlatentnogorozpodíludíríhle AT marčenkoaa bločnodíagonalʹniipídhíddonevídêmnoífaktorizacíírozrídženihlíngvístičnihmatricʹítenzorívnadvelikoírozmírnostízvikoristannâmlatentnogorozpodíludíríhle AT nasirovém bločnodíagonalʹniipídhíddonevídêmnoífaktorizacíírozrídženihlíngvístičnihmatricʹítenzorívnadvelikoírozmírnostízvikoristannâmlatentnogorozpodíludíríhle AT anisimovav blockdiagonalapproachtothenonnegativesparselinguisticextralargematricesandtensorsfactorizationusingthelatentdirichletdistribution AT marčenkoaa blockdiagonalapproachtothenonnegativesparselinguisticextralargematricesandtensorsfactorizationusingthelatentdirichletdistribution AT nasirovém blockdiagonalapproachtothenonnegativesparselinguisticextralargematricesandtensorsfactorizationusingthelatentdirichletdistribution
first_indexed	2025-12-07T20:05:45Z
last_indexed	2025-12-07T20:05:45Z
_version_	1850881286287130624

Institution

Similar Items