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Parallelizing natural language techniques for knowledge extraction from cloud service level agreements

机译：并行自然语言技术可从云服务级别协议中提取知识

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To efficiently utilize their cloud based services, consumers have to continuously monitor and manage the Service Level Agreements (SLA) that define the service performance measures. Currently this is still a time and labor intensive process since the SLAs are primarily stored as text documents. We have significantly automated the process of extracting, managing and monitoring cloud SLAs using natural language processing techniques and Semantic Web technologies. In this paper we describe our prototype system that uses a Hadoop cluster to extract knowledge from unstructured legal text documents. For this prototype we have considered publicly available SLA/terms of service documents of various cloud providers. We use established natural language processing techniques in parallel to speed up cloud legal knowledge base creation. Our system considerably speeds up knowledge base creation and can also be used in other domains that have unstructured data.
机译：为了有效利用其基于云的服务，消费者必须不断监视和管理定义服务性能指标的服务水平协议（SLA）。当前，由于SLA主要存储为文本文档，因此这仍然是一个耗时且费力的过程。我们已经使用自然语言处理技术和语义Web技术极大地自动化了提取，管理和监视云SLA的过程。在本文中，我们描述了我们的原型系统，该系统使用Hadoop集群从非结构化法律文本文档中提取知识。对于此原型，我们考虑了各种云提供商的公开提供的SLA /服务条款文档。我们并行使用已建立的自然语言处理技术来加快云法律知识库的创建。我们的系统大大加快了知识库的创建速度，并且还可以用于具有非结构化数据的其他领域。

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