在GT4中部署C语言实现的服务

介绍了服务网格的一些理念,详细描述了网格中间件——GT4的服务工作流程,并进一步分析了服务部署过程。这里介绍的服务部署过程利用了一系列的Java工具,但网格服务在开发中会用到MPI这类支持C语言但不支持Java的特殊技术,本文重点解决如何方便地通过Swig工具部署一个用C实现的服务。     

一种基于历史信息的自适应动态网格作业调度方法

目前,国内外围绕着网格中的作业调度算法已做了大量研究,先后提出了很多调度算法.但是,这些算法并不能很好地适应网格的动态性、自治性和分布性等特征.对此,提出了一种动态的网格作业调度方法-基于历史信息的自适应动态网格作业调度方法ASHI.该方法利用每个资源上最近作业的执行信息自适应调整预测模型,然后再根据网格的动态性和实时性等因素,对资源进行反馈选择后将作业提交负载较轻的资源上执行.实验证明,ASHI不但能及时有效地对作业进行调度,而且还可有效提高整个网格的吞吐量和均衡系统的负载.     

利用语义关联增强的跨语言预训练模型的译文质量评估

机器翻译质量评估(QE)是在不依赖参考译文的条件下,自动对机器翻译译文进行评估。当前人工标注数据稀缺,使得神经QE模型在自动检测译文错误方面还存在较大问题。为了更好地利用规模庞大但却缺少人工标注信息的平行语料,该文提出一种基于平行语料的翻译知识迁移方案。首先采用跨语言预训练模型XLM-R构建神经质量评估基线系统,在此基础上提出三种预训练策略增强XLM-R的双语语义关联能力。该文方法在WMT 2017和WMT 2019的英德翻译质量评估数据集上都达到了最高性能。     

增强依存结构表达的零样本跨语言事件论元角色分类

事件论元角色分类是事件抽取中的子任务,旨在为事件中的候选论元分配相应的角色。事件语料标注规则复杂、人力耗费大,在很多语言中缺少相关标注文本。零样本跨语言事件论元角色分类可以利用源语言的丰富语料建立模型,然后直接应用于标注语料匮乏的目标语言端。围绕不同语言的事件文本在依存结构上的表达共性,提出了使用BiGRU网络模块对触发词到候选论元的依存路径信息进行额外编码的方法。本文设计的编码模块能灵活地与当前主流的基于深度学习框架的事件论元角色分类模型相联合。实验结果表明,本文提出的方法能更有效地完成跨语言迁移,提高多个基准模型的分类性能。     

基于网格的Web信息抽取系统的设计与实现

Web信息抽取已经成为下一代Web应用的一个研究热点.在分析了当前Web信息抽取技术面临问题的基础上,结合网格技术的发展,提出了一个基于网格的Web信息抽取系统(GWIES),并给出了GWIES的设计方案,描述了系统实现的关键技术.     

一种基于历史信息反馈的动态服务资源选择模型

针对真实服务网格环境中资源的不确定性，如CPU、网络的负载、安全性和动态性，提出了一种动态选择网格资源的技术——基于历史反馈的动态资源选择模型。该模型利用服务的历史执行信息自适应调整预测模型，并在考虑了网格环境中资源的实时性、安全性和不确定性的基础上，进行资源的反馈选择，最后将服务请求提交到整体性能较优的节点上。