Semantisk textlikhet (STS) är ett grundläggande problem i många naturliga språkbehandlingsuppgifter, som har uppmärksammats avsevärt av forskarsamhället under de senaste åren. I den här artikeln fokuserade vårt arbete på att beräkna semantisk likhet mellan texter av meningslängd. Vi använde en Support Vector Regression modell med rika effektiva funktioner för att förutsäga likheten mellan korta engelska mening par. Vår modell använde WordNet-baserade funktioner, CorpusBased funktioner, Word2Vec-baserade funktioner, Alignment-Based funktioner och Literal-Based funktioner för att täcka olika aspekter av meningar. Och experimentet som utfördes på SemEval 2015 uppgift 2a visar att vår metod uppnådde en Pearson korrelation: 80,486% som överträffade vinstsystemet (80,15%) med en liten marginal, resultaten indikerade en hög korrelation med mänskliga bedömningar. Särskilt bland de fem testset som kommer från olika domäner som används i uppskattningen fick vår metod bättre resultat än toppteamet på två av dem vars domänrelaterade data finns tillgängliga för träning, medan jämförbara resultat uppnåddes på de övriga tre osynliga testseten. Experimenten visade att vår lösning är mer konkurrenskraftig när de domänspecifika träningsdata finns tillgängliga och vår metod fortfarande håller god generaliseringsförmåga på nya data.
I REF använder författaren stödvektor regression med olika funktioner som WordNet-baserade funktioner, corpusbaserade funktioner, Word2Vec-baserade funktioner, Alignment-baserade funktioner och Literala-baserade funktioner för att förutsäga likheten mellan korta engelska meningar.
Computing Semantic Text Similarity Using Rich Features
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}