Vi beskriver våra insatser för att generera en stor (100 000 exempel) corpus av textförmedlande par från första stycket och rubriken i nyhetsartiklar. Vi inspekterade manuellt en liten uppsättning nyhetshistorier för att hitta den mest produktiva källan till indicier, sedan byggde en annotering gränssnitt för snabb manuell utvärdering av ytterligare exemplars. Med dessa träningsdata byggde vi en SVM-baserad dokumentklassning, som vi använde för corpus förfining-vi tror att ungefär tre fjärdedelar av de resulterande corpus är äkta conduration par. Vi diskuterar också de svårigheter som finns i det manuella omdömet och föreslår sätt att mildra några av dessa.
Burger och Ferro REF försökte skapa ett stort antal textförmedlande par från huvudpunkten och rubriken i en nyhetsartikel.
Generating An Entailment Corpus From News Headlines
{'venue': 'Workshop On Empirical Modeling Of Semantic Equivalence And Entailment', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}