Vi använder verktyg för statistisk maskinöversättning (SMT) för att generera nya parafraser av inmatningsmeningar på samma språk. Systemet är utbildat på stora volymer av mening par automatiskt extraheras från klusterade nyhetsartiklar som finns på World Wide Web. Inställningsfelfrekvens (AER) mäts för att mäta kvaliteten på den resulterande corpus. En monoton Phrasal dekoder genererar kontextuella ersättare. Human utvärdering visar att detta system överträffar grundläggande parafrasgenereringstekniker och, i ett avsteg från tidigare arbete, erbjuder bättre täckning och skalbarhet än de nuvarande bästa parafraseringsmetoder.
REF utbildar SMT-verktyg på ett stort antal meningspar som samlats in från tidningar.
Monolingual Machine Translation For Paraphrase Generation
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}