En rad naturliga språk bearbetning uppgifter innebär att göra bedömningar om semantiska släktskap med ett par meningar, såsom känna igen Textual Entailing (RTE) och svarsval för Question Answering (QA). En viktig utmaning som dessa uppgifter står inför gemensamt är bristen på uttrycklig anpassning mellan ett meningspar. Vi fångar anpassningen genom att använda en ny probabilistisk modell som modellerar trädredigering på beroendeparsträd. Till skillnad från tidigare träd-edit modeller som kräver en separat anpassning-finnande fas och tillgripa ad-hoc avståndsmått, vår metod behandlar anpassningar som strukturerade latenta variabler, och erbjuder en principiell ram för att införliva komplexa språkliga funktioner. Vi demonstrerar robustheten i vår modell genom att utföra experiment för RTE och QA, och visar att vår modell presterar konkurrenskraftigt på båda uppgifterna med samma uppsättning allmänna funktioner.
REF klarar av anpassningen mellan en mening par genom att använda en probabilistisk modell som modellerar Treedit verksamhet på beroende pars träd.
Probabilistic Tree-Edit Models with Structured Latent Variables for Textual Entailment and Question Answering
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}