一种文本语言关联关系标注方法和装置

    公开(公告)号:CN111737951B

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN201910212664.7

    申请日:2019-03-20

    Abstract: 本发明公开一种文本语言关联关系标注方法和装置。利用文本语言各信息抽取子任务的紧密关联性,设计一种不依赖具体模型的复合标注方法,能够自然地融合多种文本语言信息抽取任务,实现多种文本语言关联任务的联合学习与一体化的训练,如支持命名实体识别与命名实体标准化的联合学习、支持命名实体识别与实体关系抽取的联合学习、支持命名实体识别与实体消歧的联合学习等。本发明提出的文本语言关联关系复合标注方法,充分地利用了文本语言信息抽取的各子任务之间的紧密关联性,实现完全的联合学习,使得各关联任务之间可以信息共享相互促进,总体提升文本语言信息抽取的准确率与召回率。

    一种分布式数据库动态负载均衡方法

    公开(公告)号:CN112817752A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110084354.9

    申请日:2021-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库动态负载均衡方法,通过将分布式数据库划分成多个不同类型的子任务模块,根据子任务模块的类型将用户请求拆分为多个请求子任务,将用户请求的哈希值分别与不同请求子任务进行取模预算得到相应的哈希环数,根据哈希环数查找可以连接服务的数据库服务器;将所有请求子任务所连接的数据库服务器组成该用户请求的数据库服务器集群,将拆分后的多个请求子任务分别传输至与其各自对应连接的数据库服务器进行计算处理,各数据库服务器处理后结果统一反馈至用户,通过根据类型进行划分,能够以更快更高效的对用户请求做出响应并充分的利用分布式数据库中的每一个数据库服务器的性能,同时考虑到动态负载均衡,及时对负载节点的状态进行更新,有效避免出现过载现象。

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