FPGA实现的正则表达式匹配性能分析

分析出影响FPGA实现的正则表达式匹配性能的关键因素是正则表达式匹配性能优化的前提.首先由L7-Filter各个规则的性能测试结果分析出低主频规则有别于其它高主频规则的三个特征.其后通过设计多个字符组串联而成的特殊正则表达式测试模型去验证这三个特征对基于FPGA的正则表达式自动机性能的影响程度.得出如下结论:基于FPGA的正则表达式自动机的主频随字符组宽度的增长而迅速下降,随字符组串联数目的增长而缓慢下降;星号(*)或问号(?)重复语法对字符组规则主频的影响大于加号(+)重复语法对字符组规则主频的影响.最后将基于字符组的结论推广至更普遍的大量字符“或(Ⅰ)”操作的层面.     

基于词汇增强和表格填充的中文命名实体识别

中文命名实体识别主要包括中文平面命名实体识别和中文嵌套命名实体识别两个任务,其中中文嵌套命名实体识别任务难度更大。提出了一个基于词汇增强和表格填充的统一模型TLEXNER,该模型能够同时处理上述任务。该模型首先针对中文语料分词困难的问题,使用词典适配器将词汇信息融合到BERT预训练模型,并且将字符与词汇组的相对位置信息集成到BERT的嵌入层中;然后通过条件层归一化和双仿射模型构造并预测字符对表格,使用表格建模字符与字符之间的关系,得到平面实体与嵌套实体的统一表示;最后根据字符对表格上三角区域的数值判断实体类别。提出的模型在平面实体的公开数据集Resume和自行标注的军事领域嵌套实体数据集上F₁分别是97.35%和91.96%,证明了TLEXNER模型的有效性。     

高速网络流采集系统的设计与实现

针对基于软件的网络流采集系统不能高效处理高速网络流量,以及为了提高采集效率需要同时对多种网络流进行采集的问题,提出一种基于软硬件结合的高速网络流采集框架,探讨在NetFPGA-10G平台实现高速网络流采集系统,称之为HSNTCS。该系统在硬件上通过精确串匹配引擎或正则表达式匹配引擎过滤、分类出所需的多种网络流后,将其传至内核驱动层对应的数据缓冲区,然后直接拷贝至用户空间并存储至对应的数据库。经实验测试,在精确串匹配情况下,用硬件方式实现的高速网络流采集系统的用户数据报协议(UDP)、传输控制协议(TCP)吞吐率都达到1.2Gb/s,约是用软件方式实现的3倍;在正则表达式匹配情况下,用硬件方式实现的高速网络流采集系统的UDP、TCP吞吐率都达到640Mb/s,约是用软件方式实现的3倍。结果表明,相对于软件实现方式,硬件实现具有更高的采集性能。     

基于差分压缩的大规模日志压缩系统

大型信息系统的日志数据规模呈现快速增长趋势,导致线速压缩与存储大规模日志数据成为当今数据管理的一大挑战。对大量的网络系统日志进行了研究,发现日志数据存在冗余的结构模式,在内容上存在时间局部相似性。提出了基于模板的细粒度日志差分压缩架构,针对具体日志数据,可配置与其相适应的细粒度差分策略。实验结果表明,与gzip工具相比,所提日志压缩系统在压缩速度上提高了2~10倍,压缩率比gzip更低,可达到10%。     

基于FPGA的正则表达式匹配算法综述

分析了基于硬件正则表达式匹配的优势,介绍了基于现场可编程门阵列（FPGA）的正则表达式匹配算法的基本思想和设计方法,从匹配速度和资源利用率两个技术指标的角度对现有算法进行分类,综述了当前的主流算法并分析了其优缺点,最后论述了目前基于FPGA正则表达式匹配算法设计的难点并展望了未来研究的发展趋势。     

900MW氢冷发电机氢气湿度偏高的原因分析和治理

介绍了上海外高桥第二发电有限责任公司2台900 MW氢冷发电机组运行中氢气湿度的情况和特点,分析了此机组氢气湿度偏高的原因,并提出了解决方案和治理措施。     

基于特征级注意力的方面级情感分类模型研究

近年来大数据、自然语言处理等技术得到了飞速发展。情感分析作为自然语言处理细分领域的前沿技术之一,得到了极大的重视。然而,低参数量、高精度依然是制约情感分析的关键因素之一。为实现模型参数少、模型分类精度高的情感分析需求,通过改进特征级注意力机制的输入向量,以及前馈神经网络与注意力编码的前后位置关系,得到可复位特征级注意力机制,并基于该机制提出了基于可复位特征级注意力方面级情感分类模型(RFWA)和基于可复位特征级自注意力方面级情感分类模型(RFWSA),实现了高精度的方面级情感分析效果。在公开数据集上的实验结果表明,相比现有的主流情感分析方法,所提出的模型有明显的优势,尤其是在取得相当分类效果的情况下,模型的参数量仅为最新AOA网络的1/4。     

面向农业知识图谱构建的文本实体标注准则构建及应用

随着农业大数据及智慧农业的发展,面对海量的农业文本数据,构建知识图谱等自然语言处理应用需求逐渐增长。目前,在农业领域的实体语料库及实体标注体系仍处于空白状态。对农业文本进行处理时,面临如何定义实体类别及范围等问题。基于此问题,以农业科学叙词表为科学依据,提出面向农业知识图谱构建的农业文本数据实体标注准则,涵盖了农作物、病虫草害等多种农业实体,以及基于该准则设置标注原则构建基于农业文本的自注释语料库,并进行实验验证,证明了该准则的有效性。该准则为农业实体语料库的构建提供可参考的标注规范,以及为农业实体识别提供语料支持。