I detta dokument jämför vi först flera strategier för att hantera den nyligen föreslagna trevägsigenkänningen Textual Entailment (RTE) uppgift. Sedan definierar vi ett nytt mått för ett par texter, som kallas textrelativitet, vilket är ett svagare begrepp än semantisk likhet eller parafras. Vi visar att en anpassningsmodell baserad på predikatargumentstrukturerna med hjälp av denna mätning kan hjälpa ett RTE-system att känna igen de okända fallen i det första steget, och bidra till att förbättra den övergripande prestandan i RTE-uppgiften. Dessutom testas flera heterogena lexiska resurser, och olika bidrag från dem observeras.
Det arbete som lagts fram av REF är det som mest liknar vår föreslagna metod, som föreslår en anpassningsmodell baserad på strukturerna för predikatargument.
Recognizing Textual Relatedness with Predicate-Argument Structures
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}