Detta dokument beskriver University of Washington NLP:s inlämning för de länkande modellerna av Lexical, Sentential och Discourse-level Semantics (LSDSem 2017) delade uppgift-the Story Cloze Task. Vårt system är en linjär klassificerare med en mängd olika funktioner, inklusive både poäng av en neural språkmodell och stil funktioner. Vi rapporterar 75,2 procents noggrannhet om uppgiften. En ytterligare diskussion om våra resultat finns i Schwartz et al. (2017).................................................................
Den högst presterande modellen med 75% noggrannhet använde en linjär regression klassificerare med flera funktioner såsom neural språk modeller och stilistiska funktioner för att modellera berättelsen samstämmighet REF.
Story Cloze Task: UW NLP System
{'venue': 'LSDSem@EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}