Context mixing
ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮಿಕ್ಸಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮುಂದಿನ-ಸಂಕೇತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಯಾವುದೇ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಸರಳ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ (ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದುದಲ್ಲ). ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯವು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆಃ ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ವಿಧಾನವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೊರಸೂಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಪಿಎಕ್ಯೂ ಸರಣಿಯು ಇನ್ಪುಟ್ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಿಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಂದರ್ಭ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯವು ನಮಗೆ ಎರಡು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಮತ್ತು ನಾವು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಎರಡೂ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಈವೆಂಟ್ X ನ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಸಿದ್ಧಾಂತಕ್ಕೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಏನು ಬೇಕಾದರೂ ಆಗಬಹುದಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಆದರೆ ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯಿಂದ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಎರಡರ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಸರಾಸರಿ ಎಂದು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕೆ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳು, ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬೇಕಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮುಂದಿನ ಬಿಟ್ ಅಥವಾ ಚಿಹ್ನೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಘಟನೆ, ಮತ್ತು ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂಕೋಚನ ಅನುಪಾತವು ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಘಟನೆಯ ನಿಜವಾದ ಆದರೆ ಅಜ್ಞಾತ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ನಿಖರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಎರಡು ಸಂದರ್ಭಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಿಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜಿತ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು (ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ) ಇಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಪಠ್ಯ ಕಡತವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಹಿಂದಿನ ಅಕ್ಷರವು ಒಂದು ಅವಧಿ (ಸಂದರ್ಭ) ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ ಲೈನ್ಫೀಡ್ 72 ಅಕ್ಷರಗಳ ಹಿಂದೆ (ಸಂದರ್ಭ) ಸಂಭವಿಸಿದ ಕಾರಣ, ಮುಂದಿನ ಅಕ್ಷರವು ಲೈನ್ಫೀಡ್ ಆಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಾವು ಊಹಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ. ಕಳೆದ 5 ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ 1 ರ ನಂತರ () ಮತ್ತು ಕೊನೆಯ 10 ಸಾಲುಗಳಲ್ಲಿ 5 ರಲ್ಲಿ 72 () ಅಂಕಣದಲ್ಲಿ ಲೈನ್ಫೀಡ್ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ಈ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು? ರೇಖೀಯ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಿಶ್ರಣ ಎಂಬ ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ರೇಖೀಯ ಮಿಶ್ರಣವು ಪುರಾವೆಗಳ ತೂಕದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿರುವುದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ತೂಕವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪಿಎಕ್ಯೂಯ ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಯನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಡೊಮೇನ್, ಲಾಗ್ (ಪಿ/(1-ಪಿ)) ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ (ಅಥವಾ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್) ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ 0 ಅಥವಾ 1ರ ಸಮೀಪವಿರುವ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಿಂದೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪಿಎಕ್ಯೂಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ತೂಕವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭ ಮಿಶ್ರಣ ಸಂಕೋಚಕಗಳು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಿಟ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸರಳವಾಗಿ ಮುಂದಿನ ಬಿಟ್ 1 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಲೀನಿಯರ್ ಮಿಕ್ಸಿಂಗ್ ನಮಗೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಪೈ (1) = ಎನ್1ಐ/ಎನ್ಐ, ಅಲ್ಲಿ ನಿ = ಎನ್0ಐ + ಎನ್1ಐ, ಮತ್ತು ಎನ್0ಐ ಮತ್ತು ಎನ್1ಐ ಕ್ರಮವಾಗಿ 0 ಮತ್ತು 1 ಬಿಟ್ಗಳ ಎಣಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು 0 ಮತ್ತು 1 ಎಣಿಕೆಗಳ ತೂಕದ ಸೇರ್ಪಡೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ S0 = σi wi n0i S1 = σi wi n1i S = S0 + S1 P (0) = S0/SP (1) = S1/S ತೂಕಗಳು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ 1 ಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡುತ್ತವೆ. ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯು ಸಾಕ್ಷ್ಯದ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಊಹಿಸಲಾದ ನಿಜವಾದ ಬಿಟ್ y (0 ಅಥವಾ 1) ಎಂದು ನಮಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ. ನಂತರ ತೂಕದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಹೀಗಿರುತ್ತದೆಃ ni = n0i + n1i ದೋಷ = y-P (1) wi → wi + [(S n1i-S1 ni)/(S0 S1)] ದೋಷ ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ni ಅನ್ನು ಬಂಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ತೂಕವು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಮತೋಲನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪಿಎಕ್ಯೂ6ನಲ್ಲಿ, ಬಿಟ್ ಎಣಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, 2ನ್ನು ಮೀರಿದ ಇತರ ಎಣಿಕೆಯ ಭಾಗವನ್ನು ಅರ್ಧಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 000000001 ಅನುಕ್ರಮದ ನಂತರ, ಎಣಿಕೆಗಳು (n0, n1) = (8,0) ನಿಂದ (5,1) ಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಿಕ್ಸಿಂಗ್ ಪೈ (1) ಮುಂದಿನ ಬಿಟ್ 1 ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಐಥ್ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾಗಿರಲಿ. ನಂತರ ಅಂತಿಮ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಾದ ಪಿ (1) ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ xi = ಸ್ಟ್ರೆಚ್ (ಪೈ (1)) ಪಿ (1) = ಸ್ಕ್ವ್ಯಾಷ್ (xi) ಅಲ್ಲಿ ಪಿ (1) ಮುಂದಿನ ಬಿಟ್ 1 ಆಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಪೈ (1) ಎಂಬುದು i 'th ಮಾದರಿಯು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೆಚ್ (x) = ln (x/(1-x)) ಸ್ಕ್ವ್ಯಾಷ್ (x) = 1/(1 + e−x) (ಸ್ಟ್ರೆಚ್ನ ವಿಲೋಮ). ಪ್ರತಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಂತರ, ಕೋಡಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತೂಕವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ η ಎಂಬುದು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0.002 ನಿಂದ 0.01), y ಎಂಬುದು ಊಹಿಸಲಾದ ಬಿಟ್, ಮತ್ತು (y-P (1)) ಎಂಬುದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಮಿಕ್ಸಿಂಗ್ ಸಂಕೋಚಕಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಕೆಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಸೂಚಿಸದ ಹೊರತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಿಕ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲಾ ಪಿಎಕ್ಯೂ ಆವೃತ್ತಿಗಳು (ಮ್ಯಾಟ್ ಮಹೋನಿ, ಸೆರ್ಜ್ ಓಸ್ನಾಚ್, ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡರ್ ರತುಷ್ನ್ಯಾಕ್, ಪ್ರಿಝೆಮಿಸ್ಲಾ ಸ್ಕಿಬಿನ್ಸ್ಕಿ, ಜಾನ್ ಒಂಡ್ರಸ್ ಮತ್ತು ಇತರರು). PAQAR ಮತ್ತು PAQ7ಕ್ಕಿಂತ ಹಿಂದಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ರೇಖೀಯ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದವು. ನಂತರದ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಎಲ್ಲಾ ಎಲ್ಪಿಏಕ್ಯೂ ಆವೃತ್ತಿಗಳು (ಮ್ಯಾಟ್ ಮಹೋನಿ, ಅಲೆಕ್ಸಾಂಡರ್ ರತುಷ್ನ್ಯಾಕ್). ZPAQ (ಮ್ಯಾಟ್ ಮಹೋನಿ). ವಿನ್ಆರ್ಕೆ 3.0.3 (ಮಾಲ್ಕಮ್ ಟೇಲರ್) ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಕೋಚನ ಪಿಡಬ್ಲ್ಯೂಸಿಎಂ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ. ಆವೃತ್ತಿ 3.0.2 ರೇಖೀಯ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿತ್ತು. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಕೋಚನ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾನೊಜಿಪ್ (ಸಾಮಿ ರನ್ಸಾಸ್) (ಆಯ್ಕೆ-ಸಿಸಿ). xwrt 3.2 (ಪ್ರಿಜೆಮಿಸ್ಲಾ ಸ್ಕಿಬಿನ್ಸ್ಕಿ) ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಕೋಚನ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ (ಆಯ್ಕೆಗಳು-i10 ರಿಂದ-i14) ನಿಘಂಟಿನ ಎನ್ಕೋಡರ್ಗೆ ಹಿಂಭಾಗದ ತುದಿಯಾಗಿ. cmm1 ನಿಂದ cmm4, M1, ಮತ್ತು M1X2 (ಕ್ರಿಸ್ಟೋಫರ್ ಮ್ಯಾಟರ್ನ್) ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಎಂ1 ಮತ್ತು ಎಂ1ಎಕ್ಸ್2 ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಪಾಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಬಿಟ್ ಮುಖವಾಡದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಿಸಿಎಂ (ಕ್ರಿಶ್ಚಿಯನ್ ಮಾರ್ಟ್ಲಾಕ್). ಬಿಟ್ (ಉಸ್ಮಾನ್ ತುರಾನ್). ಮೊಡವೆ, ಮೊಡವೆ 2, ಟಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪಿಎಕ್ಸ್ (ಇಲಿಯಾ ಮುರವೀವ್). ಎನ್. ಸಿ. (ಸರ್ಜ್ ಓಸ್ನಾಚ್) ಪಿಪಿಎಂ ಮತ್ತು (ರೇಖೀಯ) ಸಂದರ್ಭ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದುದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಎಫ್. ಪಿ. ಎ. ಕ್ಯು. 2 (ನಾನಿಯಾ ಫ್ರಾನ್ಸೆಸ್ಕೊ ಆಂಟೋನಿಯೊ) ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ತೂಕದ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಿಮಿಕ್ಸ್ (ಬೈರಾನ್ ನೋಲ್) ಅನೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಾರ್ಜ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಸೈಲ್ಸಿಯಾ ಕಾರ್ಪಸ್ನಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಅರ್ಹತೆ ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಹಟರ್ ಪ್ರಶಸ್ತಿಯ ವಿಜೇತ ನಮೂದನ್ನು ಮೀರಿಸಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನ