Vi presenterar ett system för att avgöra om en viss mening kan härledas från texten. Varje mening representeras som en riktad graf (extraherad från en beroendetolk) där noderna representerar ord eller fraser, och länkarna representerar syntaktiska och semantiska relationer. Vi utvecklar en inlärd grafmatchning för att approximament med hjälp av mängden av meningens semantiska innehåll som finns i texten. Vi presenterar resultat på den Erkännande Textual Entailment dataset (Dagan et al., 2005), och visar att vår strategi överträffar Bag-Of-Words och TF-IDF modeller. Dessutom undersöker vi gemensamma felkällor i vårt tillvägagångssätt och hur vi kan åtgärda dem.
I ett liknande tillvägagångssätt har REF ] utvecklat en graf som matchar modellen för meningsslut från texter.
Robust Textual Inference Via Graph Matching
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}