Denna artikel beskriver vårt föreslagna system som heter LIM-LIG. Detta system är utformat för SemEval 2017 Task1: Semantisk textlikhet (Track1). LIM-LIG föreslår en innovativ förbättring av ordet inbäddande-baserad modell som ägnas åt att mäta den semantiska likheten i arabiska meningar. Huvudidén är att utnyttja ordet representationer som vektorer i ett flerdimensionellt utrymme för att fånga de semantiska och syntaktiska egenskaperna hos ord. IDF viktning och del-av-tal märkning tillämpas på de granskade meningarna för att stödja identifieringen av ord som är mycket beskrivande i varje mening. LIM-LIG-systemet uppnår en Pearsons korrelation på 0,74633, rankning 2:a bland alla deltagare i de arabiska enspråkiga par STS-uppgiften som organiseras inom Se-mEval 2017 utvärderingskampanj.
Lim-LIG REF team presenterade ett innovativt ord inbäddning-baserat system för att mäta de semantiska relationerna mellan arabiska meningar (rankad 2 ND i arabiska data i SemEval-2017).
LIM-LIG at SemEval-2017 Task1: Enhancing the Semantic Similarity for Arabic Sentences with Vectors Weighting
{'venue': 'SemEval@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}