Vi föreslår en övervakad ram i två steg för att ta itu med problemet med erkännande av parafraser. Till skillnad från de flesta PR-system som fokuserar på meningslikhet, upptäcker vårt ramverk skillnader mellan meningar och gör sin parafras bedömning baserad på betydelsen av sådana skillnader. Förmågan att särskilja betydande skillnader avslöjar inte bara vad som gör två meningar till en nonparafras, utan bidrar också till att återkalla ytterligare parafraser som innehåller extra men obetydlig information. Experimentella resultat visar att vårt implementerade system kan uppnå högre parafrasåterkallelse (93 %) vid en total prestanda jämförbar med alternativen, samtidigt som det är korrekt att urskilja icke-paraffinerande skillnader.
REF bygger upp en ram som upptäcker skillnader mellan meningar och gör dess parafras bedömning baserad på betydelsen av sådana skillnader.
Paraphrase Recognition Via Dissimilarity Significance Classification
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}