随着区块链技术应用的普及,联盟链Hyperledger Fabric(简称Fabric)已成为知名区块链开源平台,并得到广泛关注.然而Fabric仍受困于并发事务间冲突问题,冲突发生时会引发大量无效交易上链,导致吞吐量下降,阻碍其发展.对于该问题,现有面向块内冲突的方案缺乏高效的冲突检测和避免方法,同时现有研究往往忽略区块间冲突对吞吐量的不利影响.提出了一种Fabric的优化方案Fabric-HT(fabric with high throughput),从区块内和区块间2方面入手,有效降低事务间并发冲突和提高系统吞吐量.针对区块内事务冲突,提出了一种事务调度机制,根据块内冲突事务集定义了一种高效数据结构——依赖关系链,识别具有“危险结构”的事务并提前中止,合理调度事务和消除冲突;针对区块间事务冲突,将冲突事务检测提前至排序节点完成,建立以“推送-匹配”为核心的冲突事务早期避免机制.在多场景下开展大量实验,结果表明Fabric-HT在吞吐量、事务中止率、事务平均执行时间、无效事务空间占用率等方面均优于对比方案.Fabric-HT吞吐量最高可达Fabric的9.51倍,是最新优化方案FabricSharp的1.18倍;空间利用率上相比FabricSharp提升了14%.此外,Fabric-HT也表现出较好的鲁棒性和抗攻击能力.
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.
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