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Java实现每日一道算法面试题（21）：leecode26 删除排序数组中的重复项1.算法题目 给定一个排序数组，你需要在 原地 删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须在 原地 修改输入数组 并...
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Multihop Attention Networks for QA Matching文章链接：MAN 原作代码地址：pytorch 出处：SIGIR’18, July 8-12, 2018, Ann Arbor, MI, USA 推荐理由： 作者在intro...
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@lirainbow0 好的 特别感谢！我私信你看看是不是这个邮箱
综述：深度学习算法在FAQ中的应用(二)
compare_aggregate_network 本文介绍论文《A COMPARE-AGGREGATE MODEL FOR MATCHING TEXT SEQUENCES》...
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@lirainbow0 多谢这么详细的回答，我写了一份compare and aggregate的代码，采用listwise的数据格式进行预测，但是效果不好。请问您有时间帮我看下是模型哪个部位出错了吗？可否留下您的邮箱呢？
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你好，CAFE里面说它比ESIM的参数要少，是因为采用了因式分解，压缩了对齐特征向量，并将其扩展为单词表示，因而避免了大型对齐(或匹配)向量在网络中传播。同时文章中说了 width of the middle layers of the network is now much smaller.这个middle layers是指哪一层呢？因式分解效果真的有那么好吗？为什么会比较好呀？CAFE感觉对ESIM的改进就是在于因式分解，但是文章中说的创新点总感觉不是那么清楚，有点像打太极拳，希望楼主有时间能帮忙解答一下哈，谢谢了，新年愉快！
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@lirainbow0 好的 多谢了！
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@lirainbow0 好的，那将正样本复制n次以达到平衡可以吗？
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@lirainbow0 你好，我看到ICLR 2017 Compare-Aggregate模型有使用wikiQA作为数据集评估MAP,MRR，但是wikiQA数据集正负比例会达到1：10左右，我做了实验发现这样不均衡的比例会使得模型更容易学习到负类样本，我把最后的最后的类标打印出来，发现基本上是0，map，mrr也很低。之前我是直接将cnn输出2个维度，因为就二分类嘛，然后再用tf.argmax来决定到底是0还是1类别，损失函数是交叉熵。但是后来我仔细看了论文，发现他对待wikiqa是把cnn的输出再送入一个前馈神经网络进行softmax，最后结果应该是k维，然后从这k个选占比最大的标记为1，其余都为0，这是我个人的理解，如果是这样的话，那损失函数应该怎么定义呢？毕竟要注意q_id的影响。
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@lirainbow0 明白了！感谢！
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你好，可以开源ICLR 2017 Compare-Aggregate的代码吗？对文中的preprocessing不是很理解，如果不方面公开，可否私发到我邮箱吗？感谢！
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4年+对话系统优化经验
