为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性...为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性,并大幅减少冷启动时间。DFS-Cache包括基于虚拟内存重映射的缓存碎片整理机制和基于生存时间(TTL)的缓存空间管理策略。前者基于NVM可被内存控制器直接寻址的特性,动态修改虚拟地址和物理地址之间的映射关系,实现零拷贝的内存碎片整理;后者是一种冷热分离的分组管理策略,借助重映射的缓存碎片整理机制,提升缓存空间的管理效率。实验采用真实的Intel傲腾持久性内存设备,对比商用的分布式文件系统MooseFS和GlusterFS,采用Fio和Filebench等标准测试程序,DFS-Cache最高能提升5.73倍和1.89倍的系统吞吐量。展开更多
针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取(event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM)方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编...针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取(event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM)方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编码,引入依赖关系,构建依赖关系图,使深度神经网络可以充分利用句法关系.然后,通过图转换注意网络生成新的依赖弧和聚合节点信息,捕获长程依赖关系和潜在交互,加权融合注意力网络,捕捉句中关键的语义信息,抽取句子级事件论元,提升模型预测能力.最后,利用关键句检测和相似性排序,进行文档级论元填充.实验结果表明,采用基于双重注意力机制的事件抽取方法,在ACE2005数据集上,较最佳基线联合多中文事件抽取器(joint multiple Chinese event extractor,JMCEE)在精确率、召回率和F1-score分别提高17.82%、4.61%、9.80%;在大坝安全运行日志数据集上,较最佳基线JMCEE在精确率、召回率和F1-score上分别提高18.08%、4.41%、9.93%.展开更多
文摘为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性,并大幅减少冷启动时间。DFS-Cache包括基于虚拟内存重映射的缓存碎片整理机制和基于生存时间(TTL)的缓存空间管理策略。前者基于NVM可被内存控制器直接寻址的特性,动态修改虚拟地址和物理地址之间的映射关系,实现零拷贝的内存碎片整理;后者是一种冷热分离的分组管理策略,借助重映射的缓存碎片整理机制,提升缓存空间的管理效率。实验采用真实的Intel傲腾持久性内存设备,对比商用的分布式文件系统MooseFS和GlusterFS,采用Fio和Filebench等标准测试程序,DFS-Cache最高能提升5.73倍和1.89倍的系统吞吐量。
文摘针对事件抽取存在未充分利用句法关系、论元角色缺失的情况,提出了基于双重注意力机制的事件抽取(event extraction based on dual attention mechanism,EEDAM)方法,有助于提高事件抽取的精确率和召回率.首先,基于4种嵌入向量进行句子编码,引入依赖关系,构建依赖关系图,使深度神经网络可以充分利用句法关系.然后,通过图转换注意网络生成新的依赖弧和聚合节点信息,捕获长程依赖关系和潜在交互,加权融合注意力网络,捕捉句中关键的语义信息,抽取句子级事件论元,提升模型预测能力.最后,利用关键句检测和相似性排序,进行文档级论元填充.实验结果表明,采用基于双重注意力机制的事件抽取方法,在ACE2005数据集上,较最佳基线联合多中文事件抽取器(joint multiple Chinese event extractor,JMCEE)在精确率、召回率和F1-score分别提高17.82%、4.61%、9.80%;在大坝安全运行日志数据集上,较最佳基线JMCEE在精确率、召回率和F1-score上分别提高18.08%、4.41%、9.93%.
