Solr驱动的分布式实时搜索模型设计与实践

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本文主要探讨了"基于Solr的分布式实时搜索模型研究与实现"这一主题,它在信息检索领域的快速发展背景下显得尤为重要。随着互联网技术的迅猛发展,用户对实时获取信息的需求日益增强,实时搜索成为了一个关键挑战。传统的搜索引擎虽然在查询精度和稳定性上有显著成就,但在处理大规模数据和高并发情况下,无法提供即时的响应和数据容灾保障。 文章首先介绍了实时搜索的基本概念,区分了实时数据库和实时搜索引擎两种获取实时数据的方式,强调了实时搜索引擎在分布式环境中的扩展性和应用价值。实时搜索可以细分为通用和垂直两类,其中垂直搜索由于专注于特定领域,如图片和物联网,成为研究热点。实时索引构建,尤其是在分布式环境中,是实现高效实时搜索的关键难点。 作者在现有分布式搜索技术的基础上,提出了一个基于Solr的分布式实时检索模型。Solr作为一种强大的全文搜索引擎平台,被选中作为基础,其分布式特性使其非常适合解决大规模数据和高并发场景下的实时索引构建问题。模型的核心创新在于: 1. 自定义多维度分组规则:通过设计灵活的分组策略,模型能够根据用户的查询需求,有效地将数据进行组织和索引,提高查询效率和精确度。 2. 内存索引与磁盘索引结合:通过在内存中维护实时索引,同时结合磁盘存储,确保即使在系统压力大时也能快速响应,同时避免数据丢失。 3. CommitLog日志机制:利用CommitLog日志来实现内存索引的数据持久化和容灾备份,保证在系统故障时能迅速恢复,提升系统的可靠性。 4. Master/Slave架构:采用主从复制模式,保证在主节点出现问题时,可以从备节点接管服务,提升了系统的可用性和容错性。 论文的最终目标是将这一模型应用于实际的生产系统中,通过实践验证其可行性和优越性。研究结果表明,基于Solr的分布式实时搜索模型有效地解决了分布式环境下的实时索引构建难题,为信息检索提供了高效、实时且容灾的解决方案。 总结来说,本文深入研究了如何利用Solr技术构建分布式实时搜索模型,克服了大规模数据和高并发环境下的挑战,对于推动实时搜索技术的发展和实际应用具有重要意义。
2020-04-02 上传
本论文从深度神经网络的模型结构出发,展开了较为系统和深入的研究,一方面对现有的模型进行优化,另一方面结合语音及语言信号的特性探究新的网络结构模型,从而提高基于深度神经网络的语音识别系统的性能和训练效率。首先,本文研究了基于前馈全连接深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)的语音声学建模。我们分别探索了基于sigmoid非线性激活函数的DNN(sigmoid-DNN)和基于整流线性单元(Rectified Linear Units,ReLU)的 DNN(RL-DNN)的大词汇量连续语音识别。首先针对传统的sigmoid-DNN,我们通过研究发现其隐层权重越往高层稀疏性越强的特性,提出了一种隐层节点递减的DNN结构,命名为sDNN。实验结果表明sDNN可以在保持性能基本不变的情况下将模型参数量减少到45%,从而获得2倍的训练加速。进一步地我们提出将dropout预训练作为一种神经网络的初始化方法,可以获得相比于传统的无监督Pre-training更好的性能。然后我们针对RL-DNN的研究发现,通过合理的参数配置,可以采用基于大批量的随机梯度下降算法来训练RL-DNN,从而能够利用多个图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)进行并行化训练,可以获得超过10倍的训练加速。进一步地我们提出了一种绑定标量规整的方法用于优化RL-DNN的训练,不仅使得训练更加稳定,而且能够获得显著的性能提升。其次,本文提出一种固定长度依次遗忘编码(Fixed-size Ordinally Forgetting Encoding,FOFE)方法用于语言模型建模。FOFE通过简单的顺序遗忘机制来对序列中的单词位置进行建模,可以将任何可变长度的单词序列唯一地编码成固定大小的表达。本研究中,我们提出基于FOFE的前馈神经网络语言模型(FOFE-FNNLM)。实验结果表明,在不使用任何反馈连接的情况下,基于FOFE的FNNLM显著的优于标准的基于1-of-k编码作为输入的FNNLM,同时也优于基于循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的语言模型。再次,本文提出了一种新颖的神经网络结构,命名为前馈序列记忆神经网络(Feedforward Sequential Memory Networks,FSMN)。FSMN 可以对时序信号中的长时相关性(long-term dependency)进行建模而不需要使用反馈连接。本研究所提出来的FSMN可以认为是在标准的前馈全连接神经网络的隐藏层中配备了一些可学习的记忆模块。这些记忆模块使用抽头延迟线结构将长时上下文信息编码成固定大小的表达作为一种短时记忆机制。我们在语音识别声学建模以及语言模型建模任务上验证了所提出的FSMN模型。实验结果表明,FSMN不仅可以取得相比于当前最流行的循环神经网络更好的性能,而且训练更加高效。在此基础上,我们探索了 FSMN模型的改进,通过结合低秩矩阵分解的思路以及修改记忆模块的编码方式提出了一种结构简化的FSMN,命名为cFSMN。同时通过在cFSMN的记忆模块之间添加跳转连接,避免深层网络训练过程梯度消失的问题,实现了非常深层的cFSMN的训练。我们在Switchboard数据库以及Fisher数据库进行的声学建模实验验证了所提出的模型的性能。Fisher数据库的实验结果表明基于深层的cFSMN的识别系统相比于主流的基于BLSTM的识别系统可以获得13.8%的相对词错误率下降。最后,本文提出一种用于高维数据建模的新模型,称之为联合优化正交投影和估计(Hybrid Orthogonal Projection and Estimation,HOPE)模型。HOPE 将线性正交投影和混合模型融合为一个生成模型。HOpe模型本身可以从无标注的数据中通过无监督最大似然估计方法进行无监督学习,同时也可以采用带标注的数据进行有监督学习。更为有趣的是,我们的研究阐述了 HOPE模型和神经网络之间的密切关系。HOPE可以作为一个新的工具用于探究深度学习的黑盒子,以及用于有监督和无监督深度神经网络的训练。我们在语音识别TIM1T数据库以及图像分类MNIST数据库验证了基于HOPE模型的无监督、半监督以及有监督学习。实验结果表明,基于HOPE框架训练的神经网络相比于现有的神经网络在无监督、半监督以及有监督学习任务上都获得显著的性能提升。 知网论文,学习使用