Detta dokument beskriver våra metoder för att parafrasera erkännande i Twitter organiserat som uppgift 1 i semantisk utvärdering 2015. Många strategier har föreslagits för att ta itu med den parafraserande uppgiften om konventionella texter (undersökt i (Madnani och Dorr, 2010) ). I detta arbete undersökte vi effektiviteten av olika språkliga funktioner som föreslagits i traditionell parafrasering uppgift på informella texter, (t.ex. Twitter), till exempel strängbaserade, corpus baserade, och syntaktiska funktioner, som tjänade som indata av en klassificeringsalgoritm. Dessutom föreslog vi också nya funktioner baserade på distribuerade ord representationer, som lärdes med hjälp av djupinlärning paradigm. Resultat på testdata visar att våra föreslagna funktioner förbättrar prestandan med en marginal på 1,9 % när det gäller F1-poäng och vårt team rankas på tredje plats bland 10 lag med 38 system.
Förutom att använda strängbaserade, corpusbaserade och syntaktiska funktioner föreslår REF "nya funktioner baserade på distribuerade ordrepresentationer, inlärda med hjälp av djupinlärningsparadigm".
ECNU: Leveraging Word Embeddings to Boost Performance for Paraphrase in Twitter
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}