Modele nori

Le chemin de Viterbe en vert montre la segmentation que les sorties nori: nori n`a pas besoin de ce genre de test. Nous ne traitons que l`élimination du dioxyde de carbone (ou d`autres équivalents de GES). Donc, notre approche demande „avez-vous objectivement, sur le net, enlever 1 ou plus de tonnes de CO2 de l`atmosphère?“ Si la réponse est oui, alors cela répondrait au «test d`additionnalité». Klaus donne un cachet d`approbation à notre approche. Dans le modèle Nori, le client peut payer par tonne pour mettre le CO2 à l`écart. Nous sommes enthousiastes au sujet de projets de trouver d`autres façons de empiler les avantages et de devenir rentable. En fait, nous voulons que la suppression du carbone soit aussi rentable et génère autant de co-avantages que le marché le portera. Si un système n`accepte que des projets qui ne seraient pas rentables si ce n`est pour la vente de crédits carbone, les utilisateurs n`auront que des projets marginaux et manqueront tous les meilleurs. Notre objectif est de construire l`infrastructure nécessaire pour monétiser ce service planétaire. Le tableau des fonctionnalités de nori utilise un format binaire personnalisé qui encode chaque entrée des fichiers CSV d`origine en utilisant 9 octets en moyenne pour une taille totale de 7 Mo. Cette compression a été rendue possible en tenant compte de la particularité de la langue coréenne. Par exemple, les noms sont invariables en coréen. Ainsi, au lieu d`enregistrer les noms qui composent un composé spécifique, nous encodons la taille en caractères de chaque scission.

Pour l`exemple ci-dessus, le dé-composé de 도서관, peut être codé avec 2 pour 도서 et 1 pour 관. Étant donné que les composés sont toujours faits de noms, nous pouvons également omettre la partie de la parole associée à chaque fractionnement pour finalement réduire 16 octets en 2. Maintenant que nous savons comment nori est mis en œuvre, voyons comment il se comporte dans un cas d`utilisation réelle. Dans le monde des startups blockchain, un livre blanc est tellement de choses: un recueil de la documentation technique d`un projet, sa stratégie de marché, une explication détaillée de pourquoi ce projet doit exister, et plus encore. Le nôtre est proche de 60 pages à l`heure actuelle, et toujours en croissance que nous nous rapprochons de le libérer publiquement. La version que nous discutons dans le podcast a été pour les participants de l`événement Reversapalooza nori il ya quelques semaines à Seattle, où nous avons rassemblé plus de 100 participants intéressés à participer à une certaine capacité sur le marché nori. Il a été de ma responsabilité en tant que rédacteur principal du livre blanc pour s`assurer que nous frappons la marque. Klaus est ici pour vérifier nori et s`assurer que nous sommes sur la cible et peut esquiver les gros pièges qu`il voit. Dans cet article, nous avons présenté Nori, un analyseur coréen rapide et léger ajouté à Lucene 7.4.0. Nous essayons de notre mieux pour améliorer la prise en charge des langues dans Lucene et Elasticsearch, et nori est un bon exemple de la façon dont nous abordons les choses. Le traitement du langage naturel est un voyage pas une destination alors restez à l`écoute.

Nous avons plus d`améliorations à venir et en attendant, nous vous encourageons à en savoir plus sur ce nouveau plugin via la documentation Elasticsearch sur Nori, et télécharger la dernière version d`Elasticsearch pour l`essayer vous-même! Nori et Arirang ont effectué une exécution similaire avec un débit d`indexation de plus de 3000 documents par seconde. Cependant, le plugin Arirang ne parvient pas à indexer 10% du corpus en raison des décalages négatifs définis par l`analyseur. Le plugin Seunjeon a un pic à 400 documents par seconde dans sa version non compressée, mais il s`est écrasé plusieurs fois avec une erreur de mémoire lors de l`exécution sur le nœud 512M, ce qui explique pourquoi le résultat est manquant pour cette configuration. L`utilisation de la version compressée a résolu le problème sur la configuration 512M, ce qui a entraîné un débit d`indexation de 130 documents par seconde, soit presque 30 fois plus lent qu`Arirang et nori.