摊还分析
from 算法导论(CLRS)
在摊还分析(amortized analysis)中,我们求数据结构的一个操作序列中所执行的所有操作的平均时间,来评价操作的代价。摊还分析不同于平均情况,它并不涉及概率,它可以保证最坏情况下每个操作的平均性能。
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Ranking question answer pairs,又称为答案选择,在QA系统中变得愈发重要。给定一个问题,答案选择致力于从一组备选中选出相关性最高的答案。解决这一问题的深度神经网络的核心思想在于将输入的句子编码为向量形式。基于这一向量表示,输出层可以得到两段文本的matching score。本文提出了KABLSTM模型,该模型利用从知识图谱中获得的外部知识丰富QA句子的representation 学习。同时提出了一种context-knowledge的交互学习架构,通过这一架构进行 Ranking question answer pairs。
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