Параллельная реализация алгоритма обучения системы текстовой классификации

Abstract

Рассматривается алгоритм параллельного обучения системы текстовой классификации на основе метода опорных векторов (SVM) и стратегии многоклассовой классификации «один против всех». Предложено три метода распределения нагрузки между узлами вычислительного кластера. Для каждого из методов приводятся результаты экспериментов на текстовой коллекции Reuters-21578 и характеристики производительности.