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OpenLookeng之算子下推

OpenLookeng简介 OpenLookeng关键特性 OpenLookeng之Connector OpenLookeng之算子下推 ..... 什么是算子下推 算子下推其实就是谓词下推概念的扩展。目的就是 将外层查询块的 WHERE 子句中的谓词移入所包含的较低层查询块,从而能够提早进行数据过滤以及有可能更好地利用索引。 基本思想即:将过滤表达式尽可能移动至靠近数据源的位置,以使真正执行时能直接跳过无关的数据。 传统的谓词下推 在传统数据库的查询系统中谓词下推作为优化手段很早就出现了,谓词下推的目的就是通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行可以减少每一层交互的数据量,从而提升性能。例如下面这个例子: select count(1) from A Join B on A.id = B.id where A.a > 10 and B.b < 100; 在处理Join操作之前需要首先对A和B执行TableScan操作,然后再进行Join,再执行过滤,最后计算聚合函数返回,但是如果把过滤条件A.a > 10和B.b < 100分别移到A表的TableScan和B...

TransOMCS:从语言图提取常识知识

点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 从符号智能到感知智能,再到今天的认知智能,人工智能的发展可谓日新月异。2020年大火的GPT-3,其参数量达到了千亿级别,规模已经接近人类神经元的数量。这说明,GPT-3的表示能力已经接近人类了,但它仍有一些认知局限——没有常识。常识知识的获取、理解与运用,一直是人工智能最核心的问题之一。长久以来,学术界和工业界都一直欠缺一个比较好的常识知识表达与获取方法。 在本次直播中,我们很荣幸地邀请到来自香港科技大学的张洪铭博士为大家分享他参与的关于常识获取的相关工作。本期分享介绍了如何从事态(事件和状态)的角度来理解常识知识以及如何从无标注文本里以低成本自动获得相关的知识,主要围绕以下几个方面进行展开:⑴现在预训练模型(BERT, RoBERTa等)在常识理解任务上的进展和局限性。⑵如何利用高阶语义倾向来表达理解常识知识。⑶在此基础上,如何自动从预料中构建一个基于事件的知识图谱ASER来有效表达常识知识。⑷如何利用ASER中所蕴含的常识知识来帮助下游任务(指代消解,事件预测,问答,对话等等)。 张洪铭:香港科技大学三年级博士生,...

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