Vi beskriver trädredigeringsmodeller för att representera sekvenser av trädomvandlingar med komplexa omordningsfenomen och visar att de erbjuder en enkel, intuitiv och effektiv metod för att modellera par av semantiskt relaterade meningar. För att effektivt extrahera sekvenser av redigeringar använder vi en trädkärna som en heuristisk i en girig sökrutin. Vi beskriver en logistisk regressionsmodell som använder 33 syntaktiska funktioner i redigeringssekvenser för att klassificera meningsparen. Metoden leder till konkurrenskraftiga resultat när det gäller att erkänna textförståelse, parafrasidentifiering och svarsval för svar på frågor.
Heilman och Smith REF utvecklade en förbättrad trädredigeringsavståndsmodell för att lära trädomvandlingar i ett q/a par.
Tree Edit Models for Recognizing Textual Entailments, Paraphrases, and Answers to Questions
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}