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자연어 처리는 컴퓨터의 큰 처리 능력과 저장 능력을 요구한다. 이러한 컴퓨팅 능력은 단일 노드로는 만족시키기 어렵기 때문에 자연어 처리는 분산 환경 프레임워크를 이용한다. UIMA는 이와 같은 분산 환경 프레임워크에 대한 요구에 맞춰 IBM에서 일반적인 텍스트 처리와 자연어 처리를 위해 개발한 프레임워크다. 자연어 처리에 대한 요구는 지금도 계속 커져가고 있다. 이런 요구 증가에 따라 현재 Apache의 ‘Spark’, ‘Storm’ 등의 프레임워크가 개발되고 있다. 이러한 최신의 프레임워크들과 비교한 UIMA의 장점은 사용법의 간단함과 뒤처지지 않는 성능이다. 무엇보다도 브로커 서비스를 사용하는 메시징 시스템을 이용한 텍스트 분산은 개발자에게 간단한 사용법을 제공한다. 하지만, UIMA 의 단점은 스케일 아웃이 쉽지 않다는 점이다. ...

자연어 처리는 컴퓨터의 큰 처리 능력과 저장 능력을 요구한다. 이러한 컴퓨팅 능력은 단일 노드로는 만족시키기 어렵기 때문에 자연어 처리는 분산 환경 프레임워크를 이용한다. UIMA는 이와 같은 분산 환경 프레임워크에 대한 요구에 맞춰 IBM에서 일반적인 텍스트 처리와 자연어 처리를 위해 개발한 프레임워크다. 자연어 처리에 대한 요구는 지금도 계속 커져가고 있다. 이런 요구 증가에 따라 현재 Apache의 ‘Spark’, ‘Storm’ 등의 프레임워크가 개발되고 있다. 이러한 최신의 프레임워크들과 비교한 UIMA의 장점은 사용법의 간단함과 뒤처지지 않는 성능이다. 무엇보다도 브로커 서비스를 사용하는 메시징 시스템을 이용한 텍스트 분산은 개발자에게 간단한 사용법을 제공한다. 하지만, UIMA 의 단점은 스케일 아웃이 쉽지 않다는 점이다. 분산 처리 노드들의 성능을 항상 최대로 활용하기 위해서는 컴퓨팅 노드에서 데이터를 처리하는 Annotator 의 스케일 아웃이 필요하다. 본 논문은 이를 위해 규칙 기반 관리 시스템을 사용하여 UIMA 의 처리 능력을 더욱 끌어올리는 것을 가능하도록 했다.

Abstract ▼ AI-Helper

Natural Language Processing(NLP) require huge computer processing capabilities and storage capabailities. Because these compute capacities are difficult to satisfy as a single node, natural language processing uses a distributed environment framework. UIMA(Unstructured Information Management Archite...

Natural Language Processing(NLP) require huge computer processing capabilities and storage capabailities. Because these compute capacities are difficult to satisfy as a single node, natural language processing uses a distributed environment framework. UIMA(Unstructured Information Management Architecture) is a framework for common text processing and natural language processing is response to the need for this distributed environment framework. Demand for natural language manipulation continues to grow. These demands are currently being developed under the development of Apache ‘Spark’ ,‘Storm’. The advantage of UIMA compared to these latest frameworks are the simplicity and performance. First of all, text distribution using a messaging system that uses a broker service provides developers with simple ways to use simple recipe. However, the disadvantage of UIMA is that it is not easy to scale out. In order to utilize the performance of the distributed processing nodes, a scale out is needed to handle the data from the compute nodes. This paper enabled the use of a Rule based system to further enhance the processing capacity of UIMA.

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