Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа
Разработан аппаратный морфологический процессор, обеспечивающий повышение производительности при выполнении процедур лингвистического анализа корпусов текстов большого объема на 2 и более порядка. Розроблено апаратний морфологічний процесор, який забезпечує підвищення продуктивності при виконанні пр...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/69710 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, М.П. Слабковская // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 64-72. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860085766092226560 |
|---|---|
| author | Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Слабковская, М.П. |
| author_facet | Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Слабковская, М.П. |
| citation_txt | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, М.П. Слабковская // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 64-72. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| description | Разработан аппаратный морфологический процессор, обеспечивающий повышение производительности при выполнении процедур лингвистического анализа корпусов текстов большого объема на 2 и более порядка.
Розроблено апаратний морфологічний процесор, який забезпечує підвищення продуктивності при виконанні процедур лінгвістичного аналізу корпусів текстів великого обсягу на 2 і більше порядки.
Designed hardware morphological processor, which provides higher performance for procedures corpus linguistic analysis of large amounts on the order of 2 or more.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:19:38Z |
| format | Article |
| fulltext |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 64
A.V. Palagin, N.G. Petrenko,
M.P. Slabkovska
ABOUT ONE APPROACH TO
THE DEVELOPMENT OF THE
HARDWARE SUPPORT FOR
LINGUISTIC ANALYSIS
Designed hardware morphological
processor, which provides higher
performance for procedures corpus
linguistic analysis of large amounts
on the order of 2 or more.
Key words: linguistic analysis,
hardware morphological processor.
Розроблено апаратний морфоло-
гічний процесор, який забезпечує
підвищення продуктивності при
виконанні процедур лінгвістичного
аналізу корпусів текстів великого
обсягу на 2 і більше порядки.
Ключові слова: лінгвістичний ана-
ліз, апаратний морфологічний
процесор.
Разработан аппаратный морфо-
логический процессор, обеспечи-
вающий повышение производи-
тельности при выполнении проце-
дур лингвистического анализа
корпусов текстов большого объе-
ма на 2 и более порядка.
Ключевые слова: лингвистический
анализ, аппаратный морфологи-
ческий процессор.
А.В. Палагин, Н.Г. Петренко,
М.П. Слабковская, 2013
УДК 004. 415
А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, М.П. СЛАБКОВСКАЯ
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ
К РАЗРАБОТКЕ АППАРАТНЫХ
СРЕДСТВ ПОДДЕРЖКИ
ЛИНГВИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Введение. Обработка речевой или текстовой
информации обеспечивается лингвистиче-
ским процессором, будь-то на уровне “язы-
кового” сознания человека или в компьютер-
ной системе (КС). В КС он является основ-
ной компонентой, реализующей распознава-
ние и понимание входной естественно-язы-
ковой информации, извлечение из нее пер-
вичных знаний с их последующим формаль-
но-логическим представлением. Полученной
информационной структуры уже достаточно
для реализации (знание-ориентированных)
процедур для решения прикладных задач,
принятия решений и т. п.
Постановка задачи. Одной из важных за-
дач на пути разработки общей теории ком-
пьютерной обработки предметных знаний,
представленных в естественно-языковой фор-
ме, является построение эффективных лин-
гвистических процессоров. Эта задача осо-
бенно актуальна для приложений обработки
лингвистических корпусов текстов (ЛКТ)
сверхбольших объемов (и в реальном време-
ни). Благодаря тому, что современные пер-
сональные компьютеры программным спо-
собом выполняют лингвистический анализ
одного слова входного текста средней длины
примерно за одну миллисекунду, а такой
анализ занимает значительную часть компь-
ютерного времени в общей лингвистической
обработке. При этом время обработки вход-
ного текста даже относительно небольшого
объема занимает от нескольких до десятков
минут. В итоге для приложений, работающих
в реальном времени, часть информации
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАЗРАБОТКЕ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 65
будет потеряна.
Поэтому задача существенного (на 2 порядка и более) повышения быстро-
действия лингвистического анализа является актуальной.
Следует отметить, что указанное повышение быстродействия может быть
достигнуто за счет дополнительных аппаратурных затрат как стандартной, так и
специальной разработки. Аппаратные средства (АС) первого типа являются
продуктом известных фирм, доступны на рынке и к ним прилагается САПР. Не-
сомненным лидером таких АС на рынке являются платы с установленными на
них ПЛИС (в которых есть сверхбыстродействующая память) и быстродейст-
вующая память большого объема [2]. АС второго типа являются специализиро-
ванной разработкой, для них необходимо спроектировать архитектурно-
структурную организацию процессора, электрическую схему или граф-схемы
алгоритмов, специальное программное обеспечение управления ими и драйверы
совмещения с операционной системой компьютера. С точки зрения реализации
лингвистического процессора оба эти варианта АС имеют свои преимущества и
недостатки. Для АС первого типа преимуществом является то, что они доступны
на рынке, их вычислительная мощность постоянно увеличивается разработчи-
ками, к ним уже прилагается программное обеспечение, а проект аппаратного
лингвистического процессора (АЛП) может быть разработан за время от 2-х ме-
сяцев. Недостатком этих АС является малый процент использования установ-
ленного на плате оборудования. К преимуществам АС второго типа следует от-
нести повышение быстродействия на 1-2 порядка по сравнению с АС первого
типа, что является главным критерием при разработке АЛП. А к недостаткам –
необходим коллектив разработчиков (системотехников и программистов), и
время разработки проекта оценивается от 1 года.
Повышение быстродействия реализации алгоритма лингвистического ана-
лиза для обоих типов АС достигается за счет перевода операторов алгоритмиче-
ского и программного уровня (реализация лингвистического анализа программ-
ным способом) на нижние уровни интерпретации (согласно логико-
информационной модели [1]): для АС первого типа – на микропрограммный
уровень, для АС второго типа – на микропрограммный и частично на физиче-
ский уровни.
В работе [1] приведены дополнительные доводы целесообразности реализа-
ции ЛП в целом, и морфологического процессора в частности, аппаратными
средствами. Например, аппаратная реализация предоставляет возможность па-
раллельной обработки всех слов одного предложения одновременно. При этом
упрощаются алгоритмы синтаксического и семантического анализа.
Следует отметить важную особенность реализации АЛП с применением
ПЛИС-технологии, для которой существует возможность реконфигурации
структуры АЛП на физическом уровне как инструменте настройки (перестрой-
ки) на обработку ЛКТ заданной ПдО или решения задачи предметно-проблемной
ориентации аппаратных средств. При этом на логических схемах ПЛИС построе-
ны так называемые адаптивные логические сети (АЛС) с памятью [2].
А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, М.П. СЛАБКОВСКАЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 66
Основная часть. Лингвистический процессор (аппаратный или программ-
ный) интерпретирует текстовую информацию (некоторый естественно-
языковый объект (ЕЯО) – документ, статья, монография или ЛКТ) в соответст-
вии с этапами лингвистического анализа: графематического, морфологического,
синтаксического и семантического (точнее, поверхностно-семантического). Ре-
зультат работы АЛП – информационная структура, предназначенная для прове-
дения глубинно-семантического анализа в подсистеме экстралингвистической
обработки, задачей которой является извлечение и формирование структуры по-
нятий, т. е. автоматическое извлечение из ЕЯО знаний, реализация их прагмати-
ческой интерпретации в терминах прикладной задачи или соответствующая ре-
акция, присущая человеку.
На рис. 1 показана функциональная схема такого АЛП, включающая соот-
ветствующие подсистемы реализации этапов лингвистического анализа и язы-
ково-онтологическую картину мира (ЯОКМ), использование которой является
одним из основных отличий АЛП от классического лингвистического процессо-
ра, а ее проектирование рассмотрено в [1].
На рис. 1 приняты следующие сокращения:
АСС – общепринятые аббревиатуры, сокращения и специальные символы;
ГфА – графематический анализ;
МА – морфологический анализ;
СнА – синтаксический анализ;
СА – семантический анализ;
Ψ – процедура отображения граф-схемы алгоритма реализации соответст-
вующей подсистемы лингвистического анализа в соответствующую сеть комби-
национных автоматов с памятью (ТпМ) в терминах САПР ПЛИС;
ЛЕ – лексема;
МХ – морфологическая характеристика;
О – объект; Д – действие; ХО – характеристика объекта; ХД – характеристи-
ка действия.
Исходной информацией для АЛП является ЛКТ заданной ПдО. Он включает
конечное множество текстов { } , 1, ,kT k K K= – количество текстов в ЛКТ, ко-
торые последовательно поступают на вход подсистемы графематического
анализа.
В процессе выполнения общего алгоритма лингвистического анализа текст
{ }kT поэтапно преобразуется в графематическую, морфологическую, синтакси-
ческую и семантическую структуры, каждая из которых имеет свою модель
представления. В работе рассмотрена только подсистема морфологического
анализа.
На рис. 2 показана блок-схема подсистемы морфологического анализа, а на
рис. 3 – диаграмма состояний с описаниями исполняемых процедур и анализи-
руемыми условиями.
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАЗРАБОТКЕ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 67
Лингвистический корпус текстов заданной ПдО
{ }кТ
Блок ГфА
Подсистема графематического анализа
{ }l кП Т∈
{ } { } { } { }31 2 4, , , ,ii i i
l l l lХО О Д ХД
Подсистема морфологического анализа
Подсистема синтаксического анализа
Подсистема семантического анализа
Экстралингвистическая
обработка текста kT
АЛС блока ГфА
База данных
индексированных текстов
Словарь АСС
Ψ1
Блок МА АЛС блока МА
Память основ
Память окончаний
Ψ2
Блок СнА АЛС блока СнАПамять синтаксических
правил и конструкций ЕЯ
Ψ3
Блок СА АЛС блока СА
Языково-онтологическая
картина мира
Ψ4
( ),m m
l lЛE МХ
Сеть граф-схем алгоритмов
реализации лингвистического
анализа
Система памятей АЛП
Интегрированная сеть АЛС
(сеть комбинационных автоматов)
( )l
Сн kG P
РИС. 1. Функциональная схема АЛП
А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, М.П. СЛАБКОВСКАЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 68
Блок формирования
развернутого представления
Вход 1
l
kP
0
2Ψ 0
МАТпМ
mSl
′ MSl
′1Sl
Блок выделения
основы и окон-
чания слова
Блок выделения
основы и окон-
чания слова mSl
′
Блок выделения
основы и окон-
чания слова 1Sl
1
МАТпМ
1
2Ψ
m
МАТпМ ′2
m′Ψ
M
МАТпМ ′
. .. . .. . .. . ..
...
...
Блок сравнения
основы mSl
′
Блок сравнения
окончания mSl
′
П
ам
ят
ь
ос
но
в
П
ам
ят
ь
ок
он
ча
ни
й
Блок формирования морфологи-
ческих характеристик mSl
′
Блок формирования морфологи-
ческих характеристик для mSl
′′
Вход 2
4m
МАТпМ
′
3
3m
ОСМАТпМ
′
3
3m
ОКМАТпМ
′
Блок формирования морфологически связанного предложения { }l
k
mP Sl=
6
2Ψ
6
МАТпМ
5m
МАТпМ
′′
Выход 1
( )1 1;l lLE МХ . .. . ..( );m m
l lLE МХ ( );M M
l lLE МХ{ }
Переход 1
{ { { }}}
l
kP( )
Вход 3
( )l
k i
P =
M
lS
m
ОС
′
2Ψ
m
ОК
′
2Ψ
m
ОКОС
′
,2Ψ
m ′′Ψ2
M
2Ψ
РИС. 2. Функциональная схема подсистемы МА
Выход 1
7
l
kP( )
8 9
10[p5]
[p2]y1[p1]
¬ y1
11
[p3]
[p6]
¬ y2
y2
¬ y3
y3[p4]
13
12
y4
¬ y4
Вход 1
Вход 2 14
15
[p7]
[p8]
РИС. 3. Диаграмма состояний подсистемы МА
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАЗРАБОТКЕ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 69
р1 – первая процедура для словоформ l
kP , не являющихся АСС. Формирует
развернутое представление предложения l
kP ;
р2 – формирует раздельное представление основы и окончания словоформы
m
lS ′ . Выполняет предварительные установки информационных и управляющих
регистров;
р3 – выполняет сравнение основы словоформы m
lS ′ с содержимым памяти
основ;
р4 – формирует список основ-омонимов;
р5 – выполняет сравнение окончания словоформы m
lS ′ с содержимым памя-
ти окончаний;
р6 – формирует лексемы и морфологические характеристики m
lS ′ , в том
числе и омонимов;
р7 – формирует морфологические характеристики m
lS ′′ ;
р8 – формирует морфологически связанные предложения l
kP , раздельные
для всех неоднозначных словоформ;
у1 – условие начала приема последовательности словоформ предложения l
kP ;
у2 – условие сравнения окончания словоформы m
lS ′ ;
у3 – условие сравнения основы словоформы m
lS ′ ;
у4 – условие составления полного списка основ-омонимов.
В аппаратном морфологическом процессоре (АМП) для обработки каждой
словоформы m
lS ′ предложения l
kP выделен отдельный аппаратный блок, в ко-
тором из словоформы выделяются основа и окончание, причем принципы такого
выделения отличаются от традиционных и описаны в [3]. Совокупность таких
блоков, параллельно обрабатывающих все словоформы предложения l
kP , со-
ставляют одну из основных компонент подсистемы морфологического анализа.
Максимальное количество блоков определяется на основе статистических ха-
рактеристик заданного ЛКТ, в частности, параметра максимального количества
вхождений словоформ в предложения.
Выделенные основа и окончание словоформы m
lS ′ поступают соответствен-
но в блок сравнения основы и блок сравнения окончания, в которых по ассоциа-
тивному принципу формируется адрес фрагмента ячеек памяти основ и оконча-
ний, в котором хранится морфологическая структура словоформы m
lS ′ . Подроб-
ный алгоритм морфологической обработки одной словоформы и его аппаратная
реализация описаны в [4].
А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, М.П. СЛАБКОВСКАЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 70
Аналогичным образом формируются морфологические характеристики для
всех словоформ { }m
lS ′ предложения l
kP . Следует отметить, что указанные мор-
фологические характеристики учитывают особенности только текстов научно-
технического и делового стилей.
В подсистеме МА выполняется параллельный анализ словоформ { }m
lS ′ ,
принадлежащих предложению k
l
k TP ∈ , где MMm ,,1=′ – количество слово-
форм в предложении , 1, ,l
kP l L L= – количество предложений в тексте kT .
На выходе подсистемы в блоках формирования морфологических характеристик
формируется выходная информация { },m m
l lЛ МХ′ ′ , к которой присоединяется
морфологическая информация о присутствующих в анализируемом предложе-
нии АСС ,m
lS m M′′ ′′∉ . Причем, последнее множество может быть и пустым. На
выходе подсистемы МА формируется морфологическая структура вида
( ) ( ) ( ){ }1 1, , , , , , ,m m M M
l l l l l lЛЕ MX ЛЕ MX ЛЕ MX , которая является входной
информацией для подсистемы синтаксического анализа.
В заключение работы АЛП будет сформирована таблица шаблонов предло-
жений текста { }kT , в которой хранится информационная структура для всего
текста в целом, и которая является входной информацией для подсистемы экст-
ралингвистической обработки текста { }kT . В ней выполняется формально-
логическое представление (перевод) предложений и текста в целом в подходя-
щей формальной теории первого порядка, например, сначала в модифицирован-
ные концептуальные графы [1] и затем в логику предикатов первого порядка.
Структурная организация и проектирование АМП
Далее описана аппаратная реализация подсистемы морфологического ана-
лиза (или АМП), причем только последовательного анализа словоформ входного
предложения. Для реализации параллельной обработки всех словоформ предло-
жения потребуется К блоков морфологического анализа, где К – максимальное
количество вхождений словоформ в предложение.
Общая схема реализации МА (независимо от способа реализации) сводится
к приему последовательности слов, составляющих входной текст, распознава-
нию или дешифрации анализируемого слова и нахождения соответствующей
ему так называемой “точки в гиперпространстве” (или реализация табличного
метода анализа), в которой анализируемому слову приписаны все необходимые
морфологические характеристики. Это пространство представляет собой по
осям Xi части речи заданного ЕЯ, где ni ,1= , n – количество частей речи, а по
осям Yi – последовательность словоформ i-ой части речи.
Описанная выше последовательность шагов МА является “идеальной” и
ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАЗРАБОТКЕ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 71
практически нереализуемой для современных микроэлектронных технологий, а
приближение к ней возможно только для аппаратной реализации алгоритма МА.
Для “идеальной” реализации понадобился бы дешифратор (или память) с адре-
сацией 2256 разрядов. Этот параметр определен из того, что для кодирования од-
ной буквы (символа) слова требуется 8 бит, а максимальное количество симво-
лов самых длинных словоформ в ЛБД общеупотребительной лексики украин-
ского языка “Словники України” равно 32. Отсюда и получена степень двойки
(8х32 = 256).
Классический программный МА выполняется последовательно по буквам,
начиная с окончания, нахождения основы словоформы и формирования после-
довательности омонимов анализируемого слова. При этом для каждого омонима
формируется свое множество морфологических характеристик.
Отметим, что в общем случае только “идеальная” аппаратная реализация
позволяет избежать раздельного анализа окончания и основы словоформы.
Таким образом, если условно расположить на плоскости по оси Х реализа-
цию МА классическим программным способом, то описанная выше “идеальная”
аппаратная реализация будет расположена по оси У, а все другие реализации (Tr,
Qr) будут расположены между ними.
Обобщенная схема АС реализации алгоритма МА для некоторого решения
Tr, Qr показана на рис. 4. На нем приняты следующие обозначения:
Память слов текста
С1 С2 Сn
Регистровая память символов
слово 1
слово m
Память дешифраторов символов
С1 С2 Сn
С1
1 − уровень
2 − уровень
3 − уровень
111
22 2
3 С23 Сq13 Сqs3 Сqs 3
1 t
q1-группа qs -группаt
Память дешифраторов
сочетаний символов
4 − уровень
Аpст Аrмл
Память основ 5 − уровень
(4-1)
(4-i)
(4-I)
Память дешифраторов
сочетаний символов
Память дешифраторов
сочетаний символов
РИС. 4. Обобщенная схема аппаратных средств МА
А.В. ПАЛАГИН, Н.Г. ПЕТРЕНКО, М.П. СЛАБКОВСКАЯ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2013, № 12 72
m – количество слов в анализируемом тексте. Эта последовательность фор-
мируется на этапе графематического анализа, записывается в память слов текста
и является исходными данными для МА;
11
2
1
1 ,...,, nCCC – максимальное количество букв (символов) в словах анали-
зируемых текстов;
333
1
3
2
3
1 ,...,,...,,...,,
1 tqsqsq CCCCC – первая буква слова и qs групп сочетаний
символов (начиная со второго), которые формируются на основе статистических
характеристик и заданных ограничений на оборудование;
ст
рА – старшие разряды адреса памяти слов;
мл
rА – младшие разряды адреса памяти слов.
Суть подхода к построению схемы заключается в “усечении” адресного
пространства, необходимого для “идеальной” реализации, до адресного про-
странства памяти, представленной на стандартном оборудовании. Для этого
служит 4-ый уровень на рис. 4.
Выводы. Моделирование описанного АМП выполнено в САПР ПЛИС
Xilinx ISE 8.2i с использованием платы HTG-V4PCIE, на которой установлены
следующие аппаратные средства, доступные для пользователя и необходимые, в
частности, для практической реализации АМП: 1) кристалл ПЛИС Virtex-4, ко-
торый содержит 376 блоков СОЗУ 18Kbx1, с возможностью организации от
16Kbx1 до 512х36 бит (www.hilinx.com/pro-ducts/boards_kits/virtex6.htm); 2)
внешняя (по отношению к кристаллу ПЛИС) память RAM – два независимых
блока 64Мх16 бит на которых реализованы памяти основ и окончаний.
Моделирование показало, что разработанный АМП обеспечивает повыше-
ние на 2 и более порядка производительности при выполнении процедур лин-
гвистического анализа корпусов текстов большого объема, что особенно важно в
системах реального времени. Полученный эффект основан на учете статистиче-
ских характеристик полного множества словоформ данного языка (при построе-
нии архитектуры и структуры лингвистического процессора).
1. Палагин А.В., Крывый С.Л., Петренко Н.Г. Онтологические методы и средства обработ-
ки предметных знаний. – [Монография]. – Луганск: изд-во ВНУ им. В. Даля, 2012. –
324 с.
2. Палагин А.В., Опанасенко В.Н. Реконфигурируемые вычислительные системы. – К.: Про-
світа, 2006. – 280 с.
3. Петренко М.Г., Палагін О.В., Величко В.Ю., Кривий С.Л. Розробка методів та засобів
онтолого-лінгвістичного аналізу природномовних об'єктів. – Київ: Ін-т кібернетики НАН
України, 2009. – 38 с. – (Препринт / НАН України, Ін-т кібернетики ім. В. М. Глушкова;
2009-2).
4. Пристрій для морфологічного аналізу природномовних текстів / [Палагін О.В., Петренко
М.Г., Величко В.Ю. та ін.] / Патент на корисну модель № 72914. – Опубл. 27.08. 2012,
Бюл. № 16.
Получено 24.10.2013
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-69710 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1817-9908 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:19:38Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Слабковская, М.П. 2014-10-18T18:36:40Z 2014-10-18T18:36:40Z 2013 Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа / А.В. Палагин, Н.Г. Петренко, М.П. Слабковская // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2013. — № 12. — С. 64-72. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/69710 004. 415 Разработан аппаратный морфологический процессор, обеспечивающий повышение производительности при выполнении процедур лингвистического анализа корпусов текстов большого объема на 2 и более порядка. Розроблено апаратний морфологічний процесор, який забезпечує підвищення продуктивності при виконанні процедур лінгвістичного аналізу корпусів текстів великого обсягу на 2 і більше порядки. Designed hardware morphological processor, which provides higher performance for procedures corpus linguistic analysis of large amounts on the order of 2 or more. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Комп’ютерні засоби, мережі та системи Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа About one approach to the development of the hardware support of linguistic analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа Палагин, А.В. Петренко, Н.Г. Слабковская, М.П. |
| title | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| title_alt | About one approach to the development of the hardware support of linguistic analysis |
| title_full | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| title_fullStr | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| title_full_unstemmed | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| title_short | Об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| title_sort | об одном подходе к разработке аппаратных средств поддержки лингвистического анализа |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/69710 |
| work_keys_str_mv | AT palaginav obodnompodhodekrazrabotkeapparatnyhsredstvpodderžkilingvističeskogoanaliza AT petrenkong obodnompodhodekrazrabotkeapparatnyhsredstvpodderžkilingvističeskogoanaliza AT slabkovskaâmp obodnompodhodekrazrabotkeapparatnyhsredstvpodderžkilingvističeskogoanaliza AT palaginav aboutoneapproachtothedevelopmentofthehardwaresupportoflinguisticanalysis AT petrenkong aboutoneapproachtothedevelopmentofthehardwaresupportoflinguisticanalysis AT slabkovskaâmp aboutoneapproachtothedevelopmentofthehardwaresupportoflinguisticanalysis |