Fast CUDA-based Implementations of Automatic Document Classification Algorithms

  • Gabriel Ramos UNESP
  • Guilherme Andrade UNESP
  • Felipe Viegas UNESP
  • Daniel Madeira UNESP
  • Leonardo Rocha UNESP

Resumo


Com a Web 2.0, observamos um novo cenário: existe mais dados do que podemos analisar e organizá-los é um dos grandes problemas em Ciência da Computação. Existem muitos algoritmos com este propósito, destacando os de Classificação Automática de Documentos (CAD). Muitas propostas visam tornar esses algoritmos computacionalmente viáveis, sendo os melhores resultados obtidos pela paralelização em GPUs (Graphics Processing Units). Neste trabalho apresentamos duas versões paralelas em GPU de algoritmos de CAD, o GPU-NB, baseado no Naïve Bayes, e o G-KNN, baseado no KNN. Mostramos que, além de alcançarem a mesma eficácia, nossas propostas são mais rápidas que suas versões em CPU.

Referências

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Publicado
28/07/2014
RAMOS, Gabriel; ANDRADE, Guilherme; VIEGAS, Felipe; MADEIRA, Daniel; ROCHA, Leonardo. Fast CUDA-based Implementations of Automatic Document Classification Algorithms. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA SBC (CTIC-SBC), 33. , 2014, Brasília. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2014 . p. 11-20.