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精彩導讀

2021-03-08 09:41:28
軟件工程 2021年1期
關鍵詞:數據庫智能模型

《軟件工程》期刊始終以反映軟件工程理論、方法和技術創新成果,傳播軟件知識,推廣軟件應用為己任,期望可以為促進中國軟件工程學科和軟件產業發展略盡綿薄之力。

★本期重點推薦論文

隨著信息化應用的不斷深入,信息系統、數據庫管理軟件都不再是單一的存在,種類繁多導致無法實現數據間的同步與共享。本期發表的論文《異構數據庫同步技術的研究與實現》研究就是異構數據庫間達到同步的方法,從而解決不同信息系統數據間的同步問題。它在現有成熟數據庫產品的基礎上,分析了數據同步過程中的關鍵問題,如數據類型差異、數據捕獲策略、同步振蕩等。針對這些問題,它設計采用建立映射模式、觸發器與控制表相結合,以及在同步任務中對控制表進行干預的方法予以解決。最后,在跨平臺軟件開發框架下,設計實現異構數據庫同步系統,該系統很好地解決了異構數據庫數據同步的問題。

★優秀期刊及其論文推薦

我們《軟件工程》期刊特別期望為作者和讀者架起“學術之橋”,對學術交流起到很好的推動作用,例如,Complex & Intelligent Systems(《復雜智能系統》)期刊(https://www.springer.com/journal/40747)與我刊是有共通之處的,《復雜智能系統》關注跨學科研究,通過研究社會面臨的許多深刻問題背后的原則和過程來擴大讀者的理解范圍。

《復雜智能系統》是同行評審的開放存取期刊(季刊),由SpringerOpen品牌出版,2019年的影響因子為3.791,排在計算機科學人工智能領域前列,它被選為Clarivate Analytics的產品和服務的覆蓋范圍,并被收入《科學引文索引擴大版》(SCIE)。

《復雜智能系統》有三個重點主題,即復雜性、智能數據分析和計算模擬。它涵蓋了復雜的進化和適應系統、復雜系統中的緊急屬性和行為、數據挖掘和知識發現、機器學習、基于知識的系統、基于代理的系統、不確定性建模,等等。

近年來,在自然語言處理中,教學系統如何提出有意義且連貫問題備受關注。目前,教學過程中測試學生知識盲點,增強聊天機器人互動性等,此類問題生成已得到了廣泛的應用。

2020年第3期《Multi-turn dialogue-oriented pretrained question generation model》一文討論的是多輪對話預排問題生成模型。它提出了一種預訓練的編碼器模型,這個模型可以將顯示會話和隱藏會話兩種語義信息合并在一起。它采用BERT(語言表示模型)作為編碼器,將外部文本和對話歷史記錄結合起來。它是一種基于多頭注意力的解碼器,將來自文本和隱藏對話的語義信息納入解碼過程,從而產生連貫的問題。在標準指標和人工評估實驗中,這種預訓練編碼器模型是明顯優于基線模型的。

今后,《軟件工程》期刊會持續為廣大讀者提供軟件工程領域方面的最新學術訊息,歡迎大家繼續支持我刊,我們共同關注軟件工程領域的發展動向,努力做好學術研究和交流工作。

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