数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的...数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的NLIDB系统大部分基于经典自然语言处理方法,即通过指定的规则实现自然语言查询到结构化查询的转化.但是基于规则的方法仍然存在拓展性不强的缺陷.深度学习方法具有分布式表示和深层次抽象表示等优势,能深入挖掘自然语言中潜在的语义特征.因此近年来在NLIDB中,引入深度学习技术成为了热门的研究方向.针对基于深度学习的NLIDB研究进展进行总结:首先以解码方法为依据,将现有成果归纳为4种类型分别进行分析;然后汇总了7种模型中常用的辅助方法;最后根据目前尚待解决的问题,提出未来仍需关注的研究方向.展开更多
指纹查找部分是I/O密集型工作负载,即外存存储设备的性能是指纹查找的性能瓶颈.因此关注重复数据删除系统的指纹查找部分,对比了传统的勤奋指纹查找算法和致力于减少磁盘访问次数的懒惰指纹查找算法,分析了2种方法在傲腾固态硬盘(Optane...指纹查找部分是I/O密集型工作负载,即外存存储设备的性能是指纹查找的性能瓶颈.因此关注重复数据删除系统的指纹查找部分,对比了传统的勤奋指纹查找算法和致力于减少磁盘访问次数的懒惰指纹查找算法,分析了2种方法在傲腾固态硬盘(Optane solid state drive,Optane SSD)和持久性内存(persistent memory,PM)两种新型存储设备上的性能表现,并给出了优化建议.对勤奋指纹查找算法和懒惰指纹查找算法的时间进行建模,分析得出了指纹查找算法在新型存储设备下的3点优化结论:1)应减少统一查找的指纹数;2)在较快设备上应减少懒惰指纹查找中局部性环的大小,并且局部性环大小存在一个最优值;3)在快速设备上,勤奋指纹查找的效果要优于懒惰指纹查找.最终,在实际机械硬盘(hard disk drive,HDD)、Optane SSD和PM模拟器上实验验证了模型的正确性.实验结果显示,快速设备上指纹查找的时间相较于HDD减少90%以上,并且采用勤奋算法要优于懒惰算法,局部性环最优值前移的现象,也与模型理论优化结果吻合.展开更多
文摘数据库自然语言接口(natural language interface to database,NLIDB)能够凭借自然语言描述实现数据库查询操作,是促进用户无障碍地与数据库交互的重要工具.因为NLIDB具有较高的应用价值,近年来一直受到学术与商业领域的关注.目前成熟的NLIDB系统大部分基于经典自然语言处理方法,即通过指定的规则实现自然语言查询到结构化查询的转化.但是基于规则的方法仍然存在拓展性不强的缺陷.深度学习方法具有分布式表示和深层次抽象表示等优势,能深入挖掘自然语言中潜在的语义特征.因此近年来在NLIDB中,引入深度学习技术成为了热门的研究方向.针对基于深度学习的NLIDB研究进展进行总结:首先以解码方法为依据,将现有成果归纳为4种类型分别进行分析;然后汇总了7种模型中常用的辅助方法;最后根据目前尚待解决的问题,提出未来仍需关注的研究方向.
文摘指纹查找部分是I/O密集型工作负载,即外存存储设备的性能是指纹查找的性能瓶颈.因此关注重复数据删除系统的指纹查找部分,对比了传统的勤奋指纹查找算法和致力于减少磁盘访问次数的懒惰指纹查找算法,分析了2种方法在傲腾固态硬盘(Optane solid state drive,Optane SSD)和持久性内存(persistent memory,PM)两种新型存储设备上的性能表现,并给出了优化建议.对勤奋指纹查找算法和懒惰指纹查找算法的时间进行建模,分析得出了指纹查找算法在新型存储设备下的3点优化结论:1)应减少统一查找的指纹数;2)在较快设备上应减少懒惰指纹查找中局部性环的大小,并且局部性环大小存在一个最优值;3)在快速设备上,勤奋指纹查找的效果要优于懒惰指纹查找.最终,在实际机械硬盘(hard disk drive,HDD)、Optane SSD和PM模拟器上实验验证了模型的正确性.实验结果显示,快速设备上指纹查找的时间相较于HDD减少90%以上,并且采用勤奋算法要优于懒惰算法,局部性环最优值前移的现象,也与模型理论优化结果吻合.
