这几天晚上,我对2-gram时计算词的转移概率的程序进行了优化,现在已经可以在100秒内完成30000多字的文本的预处理到并计算词长1到4时的转移概率了。当得到这样的测试结果时,自己竟兴奋的久久不能关机入睡眨眼:) 在优化过程中,主要是避免不必要得重复查找,对一些词的查找采用了新的算法,还有就是,log输出实际耗费了大量资源,将log级别设置到error级,可以减少大量的IO操作。
虽然100秒处理30000多字在时间上可以接受,但那夜在仔细研究后发现,还有较大的优化空间可以提高计算速度。我已经想到一个方法,正在考虑如何较好地实现它。
为了试验程序在处理较大的语料文本时的速度,我将文本提高到了23万多字,但问题出现了,程序出现了OutOfMemory错误,是创建对象时Heap中空间不足。对这种问题一种办法是在虚拟机中添加参数[-Xms 128m -Xmx 256m]来增大堆内存,但这种做法却不能解决根本问题,当要处理的数据再大一些,比如200万字,还是有可能再次出现OutOfMemory错误的。根本的解决办法是设计新方案,对大文本进行特殊处理,具体方案正在设计之中。
现在还有一个问题需要解决,当语料库增加新的预料时(语料减少时需要重新计算),如何增量计算?这里面有较多的细节需要处理。