《表1 时间复杂度和空间复杂度分析》

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《融合实体上下文特征的深度文本语义匹配模型》

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假设待匹配的两个语句X和Y的长度分别为m和n，词向量的维度为d，Bi-LSTM隐含层节点数为h，MLP（多层感知机）的隐含层节点数为p，K-Max池化层取k个最大值，c为Tensor Layer张量切片数量（slices of tensor），假设从X和Y中分别抽取到了lx和ly个实体，那么算法各部分的时间复杂度和空间复杂度如表1所示。由表1可见，本文提出模型的复杂度最大的是Bi-LSTM和向量交互匹配部分，3种相似性交互计算方法中，Tensor Layer的复杂度最高（与张量维度c成正比），Cosine的复杂度最低。