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在自然語言處理中，統(tǒng)計(jì)文本中單詞出現(xiàn)的詞頻大多采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，但是由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的底層實(shí)現(xiàn)機(jī)制和索引技術(shù)的限制，使得大規(guī)模的詞頻統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)了巨大的性能問題。本文將展示一種利用Redis來提高詞頻統(tǒng)計(jì)效率的方法。
引入Redis技術(shù)后，只需要使用簡(jiǎn)單的一段代碼就可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模文本中單詞出現(xiàn)詞頻的統(tǒng)計(jì)，而且由于Redis本身有良好的鍵值查找，實(shí)現(xiàn)自然語言處理中詞頻統(tǒng)計(jì)完全不是一個(gè)問題。
使用Redis來實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)，只需要完成一下幾步：
讀取文檔中的單詞。對(duì)每個(gè)單詞生成鍵值對(duì)，并將其中的值記為1。如果鍵存在，則將對(duì)應(yīng)的值加1。
通過一個(gè)簡(jiǎn)單的for循環(huán)實(shí)現(xiàn)去除單詞中的停止詞，并且如果單詞在Redis中已存在，則停止詞不會(huì)被記錄。
算出所有單詞的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，即將每個(gè)詞對(duì)應(yīng)的值相加，從而完成了大規(guī)模詞頻統(tǒng)計(jì)。
下面是利用Redis實(shí)現(xiàn)詞頻統(tǒng)計(jì)的示例代碼：
`
//讀取文章中的每個(gè)單詞
List words = ReadAllWordsFromDoc(“doc.txt”);
//定義Redis客戶端
var redis = new RedisClient(“127.0.0.1”,6379);
//利用Redis統(tǒng)計(jì)詞頻
foreach(string word in words)
{
//記錄單詞出現(xiàn)次數(shù)
long count = redis.Incr(word);
//判斷是否停止詞
if(IsStopWord(word))
{
//如果是停止詞，將該詞的出現(xiàn)次數(shù)置為0
redis.Set(word,0);
}
}
//迭代Redis中的每個(gè)單詞，統(tǒng)計(jì)詞頻
Dictionary wordDic = new Dictionary();
foreach(string key in redis.Keys(“*”))
{
wordDic[key] = redis.Get(key);
}
`
利用Redis技術(shù)，我們可以大大降低大規(guī)模文本中單詞出現(xiàn)詞頻的統(tǒng)計(jì)時(shí)間，大大提高統(tǒng)計(jì)效率。甚至可以使用多核處理器的集群乃至分布式計(jì)算的方式來實(shí)現(xiàn)大規(guī)模詞頻統(tǒng)計(jì)。
本文介紹了一種利用Redis技術(shù)來提高自然語言處理中詞頻統(tǒng)計(jì)的方法，Redis的出色的鍵值查找和高性能的存儲(chǔ)技術(shù)讓大規(guī)模詞頻統(tǒng)計(jì)變得十分簡(jiǎn)單，而且效率也大大提高。
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名稱欄目：計(jì)算利用Redis提升詞頻統(tǒng)計(jì)效率（Redis詞頻）
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