论文部分内容阅读
针对传统面向数据流分析算法中计算机能耗过大,拖慢计算机运行速度的问题,提出一种面向数据流的结构化自然语言分析算法。算法分通过典型数据流计算模型,对数据流进行处理,使之变成适应自然语言形式的数据;结合树状结构对数据流进行结构化划分;运行自然语言算法分析,分离处理划分后的数据流,借助计算机完成数据流研究。仿真测试结果表明,与面向数据流的自动分类分析、决策树分析以及非结构化语言分析三种算法相比,在结构化自然语言分析算法运行下,计算机能耗大大降低,同时运行速度提高,完成了研究的预期目标。