共现矩阵解题报告[借鉴].pdf

【共现矩阵】是自然语言处理和数据挖掘领域的一个重要工具，它用于统计文本中每对词汇在同一上下文（如句子或段落）中出现的次数。共现矩阵的构建对于理解文本语义、主题识别、情感分析以及词汇关联性研究具有深远意义。在本报告中，作者使用Hadoop框架来处理大规模的共现矩阵计算任务，以解决莎士比亚文献集的共现矩阵问题。 【Hadoop】是分布式计算的一种开源框架，特别适合处理海量数据。在Hadoop中，MapReduce是一种并行处理模型，它将大数据集分割成小块，通过Mapper、Reducer和可选的Combiner组件进行分布式计算。在共现矩阵问题中，Mapper负责将输入文本拆分成句子，进行切词，并生成键值对，键是词对(<a, b>)，值是计数(1)。Reducer则聚合相同键的值，累加它们的计数，最终输出共现矩阵的元素(<a, b>, 共现次数x)。 【Combiner】是一个可选的中间步骤，它在Mapper的本地节点上运行，对Mapper的输出进行局部聚合，减少数据在网络间传输的量。在共现矩阵问题中，Combiner可以直接应用Reducer逻辑，减少数据传输负担。 报告中提到了两种方法： 1. **PAIR方法**是最基础的实现，Mapper通过遍历每个句子中的词对生成键值对，Reducer将相同键的值累加。通过利用矩阵的对称性，即限制键的顺序(a <= b)，可以将数据传输量减半。 2. **Stripe方法**进一步优化了数据传输。在这里，Mapper的键仅使用第一个单词a，值是列表(list<b, x>)，包含了与a共现的单词b和对应的次数x。这种方法使得a的传输次数显著减少，总体数据量大约减半。 为了实现Stripe方法，作者采用了Text类来封装输出列表，虽然这会增加一些传输量（如空格和数字），但简化了编码。同时，定制了输出字符串格式，例如，当与单词b的共现次数为1时省略，大于1则输出x#b，这减少了不必要的数据传输。此外，通过切词策略（转换为小写，忽略非字母字符，合并相同单词等）和对称性优化，进一步提高了效率。 通过Hadoop和这些优化策略，作者成功地处理了莎士比亚文献集的共现矩阵问题，发现大部分词对的共现次数较低，而高频词共现次数高，揭示了文献的语言特点（如古英语代词和主题的王室倾向）。这种方法对于处理大规模文本数据的语义分析提供了有效途径。