I detta dokument undersöker vi automatisk generering och utvärdering av sententa parafraser. Vi beskriver en metod för att generera sententa parafraser genom att använda en stor linjead enspråkig corpus av nyhetsrubriker som förvärvats automatiskt från Google News och en standard Phrase-Based Machine Translation (PBMT) ram. Utgången av detta system jämförs med ett ord substitution baslinje. Mänskliga domare föredrar PBMT-parafraseringssystemet framför ordet substitutionssystem. Vi visar att BLEU korrelerar väl med mänskliga bedömningar under förutsättning att den genererade parafraserade meningen skiljer sig tillräckligt mycket från källsatsen.
REF föreslår ett frasbaserat SMT-ramverk för genentiell parafrasgenerering genom att använda en stor sammanhängande enspråkig corpus av nyhetsrubriker.
Paraphrase Generation as Monolingual Translation: Data and Evaluation
{'venue': 'Proceedings of the International Natural Language Generation Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}