Att fastställa semantisk likhet mellan texter är viktigt i många uppgifter i informationssökning såsom sökning, frågeförslag, automatisk sammanfattning och bildsökning. Många tillvägagångssätt har föreslagits, baserat på lexikal matchning, handgjorda mönster, syntaktiska parseträd, externa källor till strukturerad semantisk kunskap och distributionssemantik. Men lexiska funktioner, som strängmatchning, fångar inte semantisk likhet bortom en trivial nivå. Dessutom kan hantverksmässiga mönster och externa källor till strukturerad semantisk kunskap inte antas vara tillgängliga under alla omständigheter och för alla områden. Slutligen begränsas tillvägagångssätten beroende på parseträd till syntaktiskt välformade texter, vanligtvis av en mening i längd. Vi undersöker om bestämma kort text likhet är möjligt att använda endast semantiska funktioner-där vi menar, hänförande till en representation av mening-snarare än att förlita sig på likhet i lexiska eller syntaktiska representationer. Vi använder ord inbäddningar, vektor representationer av termer, beräknade från omärkta data, som representerar termer i ett semantiskt utrymme där närheten av vektorer kan tolkas som semantisk likhet. Vi föreslår att gå från ordnivå till textnivå semantik genom att kombinera insikter från metoder baserade på externa källor av semantisk kunskap med ordinslag. Ett nytt inslag i vår strategi är att ett godtyckligt antal ord inbäddade uppsättningar kan införlivas. Vi härleder flera typer av meta-features från jämförelsen av ordet vektorer för korta textpar, och från vektormedel av deras respektive ord inbäddningar. De funktioner som representerar märkta korttextpar används för att utbilda en övervakad inlärningsalgoritm. Vi använder den utbildade modellen vid testtillfället för att förutsäga den semantiska likheten mellan nya, omärkta par av korta texter. Vi visar på en allmänt tillgänglig utvärdering som vanligen används för uppgiften semantisk likhet att vår metod överträffar basala metoder som fungerar under samma förhållanden.
REF utvärderade den korta textens likhet med ordet inbäddning.
Short Text Similarity with Word Embeddings
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}