知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)借助知识库中精度高、关联性强的结构化知识,为给定的复杂事实型问句提供准确、简短的答案.语义解析是知识库问答的主流方法之一,该类方法在给定的问句语义表征形式下,将非结构化的...
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知识库问答(Knowledge Base Question Answering,KBQA)借助知识库中精度高、关联性强的结构化知识,为给定的复杂事实型问句提供准确、简短的答案.语义解析是知识库问答的主流方法之一,该类方法在给定的问句语义表征形式下,将非结构化的问句映射为结构化的语义表征,再将其改写为知识库查询获取答案.目前,面向知识库问答的语义解析方法主要面临三个挑战:首先是如何选择合适的语义表征形式以表达问句的语义,然后是如何解析问句的复杂语义并输出相应的语义表征,最后是如何应对特定领域中数据标注成本高昂、高质量数据匮乏的问题.本文从上述挑战出发,分析了知识库问答中常用的语义表征的特点与不足,然后梳理现有方法并总结分析其如何应对问句的复杂语义,接着介绍了当前方法在标注数据匮乏的低资源场景下的尝试,最后展望并讨论了面向知识库问答的语义解析的未来发展方向.
随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设...
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随着边缘计算的广泛应用,近年来在网络边缘侧激增了一些延迟敏感的用户请求,这些应用对边缘网络中物联网设备提供的资源提出了较高的服务质量(Quality of Service,QoS)需求,例如严格的地理空间约束、时延/能量及其他资源约束.物联网设备提供的功能通常被封装为运行在边缘节点上的服务,用户请求可以通过组合数据和/或计算密集型的物联网服务来实现.考虑到物联网设备的资源稀缺性以及用户请求的在线持续部署和潜在长期执行特征,边缘服务运行期间对物联网设备资源的占用和释放导致边缘网络中资源动态变化.由于物联网设备的资源通常难以得到有效补充,且消耗差异可能较大,有些设备可能会过载,导致在当前时间点适配的物联网服务,在随后时间点可能难以适配用户请求,并导致QoS降级.针对边缘网络高负载时新请求持续部署导致特定强约束难以满足的挑战,本文开展资源失配时低代价的服务重配研究,提出了一种资源高效的服务重配方法,旨在通过服务迁移技术重调度物联网设备所提供的服务,以满足更多具有一定QoS约束的用户请求.基于上海电信基站数据集进行了大量实验,实例验证本文方法的有效性.实验结果表明,本文所提方法在满足用户服务请求时延约束、降低物联网设备能量消耗、提高边缘网络资源利用效益等方面表现均优于对比技术.
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