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J-GLOBAL ID：201802214229064509   整理番号：18A1256237

HALA: HIVE先進語彙分析器【JST・京大機械翻訳】

HALA: Hive advanced lexical analyzer

著者 (2件)： Amirthalingam Thivviyan (Department of Computer and Information Sciences, Faculty of Science and Information Technology, Universiti Teknologi PETRONAS, Bandar Seri Iskandar, 32610 Tronoh, Perak, Malaysia) ,  Rais Helmi Md (Department of Computer and Information Sciences, Faculty of Science and Information Technology, Universiti Teknologi PETRONAS, Bandar Seri Iskandar, 32610 Tronoh, Perak, Malaysia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模データ解析は過去10年間に技術の不可欠な部分になった。それは,機械学習,人工知能,人間行動予測,およびゲノム研究を含む主要な進歩のいくつかの背後にある駆動力である。さらに,Hadoopの人気と商品機械に関する高度にスケーラブルで利用可能な分散コンピューティングを提供する能力は,フレームワーク自体を最適化するために様々な努力を引き付けた。本研究は,関係データベース管理システムで見られるユーザ経験とHadoopフレームワークの間のギャップを橋渡しすることに焦点を合わせた。それは,Apache Hibeのアーキテクチャに対する外部構成要素として追加され,3つの追加された機能性のために,新しいツール,Hive Advanced Lexical Analyzer,またはHalaを導入する。(1)Lexical解析,(2)構文解析,(3)多重質問処理。本論文では,これらの要素のそれぞれに対する適用性の完全な解析結果も示した。TPC-Hシリーズからの5つの質問を選択し,情報抽出のための多重変動のためのベース質問モデルとして使用した。質問情報を抽出することに加えて,著者らはまた,構文検証成分に関する詳細な解析も行った。異なる質問変動の複数の実行は,非存在偽陽性と偽陰性を戻した。さらに,このツールのモジュール性により,望ましい結果を実現するために,全ての要素の使用が可能になる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分散処理 ,  質問処理 ,  人工知能 ,  *語彙 ,  情報抽出 ,  多重化 ,  適応性 ,  最適化 ,  機械学習 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 偽陰性 ,  誤検出 ,  構文 ,  Apacheモジュール ,  Hadoop , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： 語彙 ,  分析器