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Libsvmを使用して、データをトレーニングし、セマンティック分析の問題の分類を予測します。ただし、セマンティック分析はn次元の問題に関係するため、大規模データのパフォーマンスの問題があります。 昨年、Liblinearがリリースされ、パフォーマンスのボトルネックを解決できます。しかし、メモリが多すぎます。あるMapReduceはビッグデータに意味解析の問題を解決する唯一の方法？または、Liblinearでメモリのボトルネックを改善できる他の方法はありますか？

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