Vi presenterar en strategi för att identifiera Twitter parafraser med hjälp av enkla lexical överlappning funktioner. Arbetet är en del av pågående forskning om tillämpligheten av kunnighetstekniker för att parafrasera identifiering. Vi använder funktioner baserade på överlappning av ord och tecken n-gram och tågstöd vektor maskin (SVM). Våra resultat visar att karaktär och ordnivå överlappning funktioner i kombination kan ge prestanda jämförbar med metoder med mer sofistikerade NLP bearbetningsverktyg och externa resurser. Vi uppnår högsta F-poäng för att identifiera parafraser på Twitter Parafras Corpus som en del av SemEval-2015-uppgiften1.
Enkla lexiska funktioner baserade på ord och tecken n-gram överlappningar mellan två texter är konstruerade för att träna SVM klassificering i REF.
Twitter Paraphrase Identification with Simple Overlap Features and SVMs
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}