SiLi Index: Data Structure for Fast Vector Space Searching

Varování

Publikace nespadá pod Fakultu sportovních studií, ale pod Fakultu informatiky. Oficiální stránka publikace je na webu muni.cz.
Autoři

HERMAN Ondřej RYCHLÝ Pavel

Rok publikování 2019
Druh Článek ve sborníku
Konference Proceedings of the Thirteenth Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Languages Processing, RASLAN 2019
Fakulta / Pracoviště MU

Fakulta informatiky

Citace
www https://nlp.fi.muni.cz/raslan/2019/paper07-herman.pdf
Klíčová slova word embeddings; vector space; semantic similarity
Popis Nearest neighbor queries in high-dimensional spaces are ex-pensive. In this article, we propose a method of building and querying astand-alone data structure, SiLi (SimilarityList) Index, which supports ap-proximating the results of k-NN queries in high-dimensional spaces, whileusing a significantly reduced amount of system memory and processortime compared to the usual brute-force search methods.
Související projekty:

Používáte starou verzi internetového prohlížeče. Doporučujeme aktualizovat Váš prohlížeč na nejnovější verzi.

Další info