Vi beskriver en uppsättning högpresterande system på SemEval 2015 English Semantic Textual Likhet (STS) uppgift. Med tanke på två engelska meningar, varje system ger graden av deras semantiska likhet. Vårt oövervakade system, som är baserat på ordanpassningar över de två indatameningarna, rankas 5:e bland 73 inskickade system körs med en genomsnittlig korrelation på 79,19% med mänskliga annoteringar. Vi lämnade också in två körningar av ett övervakat system som använder ordanpassningar och likheter mellan sammansättnings mening vektorer som dess egenskaper. Vår bästa övervakade körning rankad 1:a med en genomsnittlig korrelation på 80.15%.
Det REF uppnådde återigen det bästa resultatet som visas på STS 2015 oss- word anpassning och likheter mellan kompositions mening vektorer som dess egenskaper.
DLS$@$CU: Sentence Similarity from Word Alignment and Semantic Vector Composition
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}