Vi presenterar UKP-systemet som fungerade bäst i den semantiska textliknande uppgiften (STS) vid SemEval-2012 i två av tre mätvärden. Den använder en enkel log-lineär regressionsmodell, tränad på träningsdata, för att kombinera flera textliknande mått av varierande komplexitet. Dessa sträcker sig från enkla tecken och ord n-gram och vanliga undersekvenser till komplexa funktioner såsom Explicit Semantic Analysis vektor jämförelser och aggregering av ord likhet baserad på lexical-semantiska resurser. Vidare använder vi ett lexical substitutionssystem och statistisk maskinöversättning för att lägga till ytterligare lexemes, som lindrar lexical luckor. Våra slutliga modeller, en per datauppsättning, består av en log-lineär kombination av cirka 20 funktioner, av de möjliga 300+ funktioner som implementeras.
Det tidigare systemet REF använder en enkel log-lineär regressionsmodell för att kombinera flera textliknande åtgärder (relaterade till innehåll, struktur och stil) av varierande komplexitet.
UKP: Computing Semantic Textual Similarity by Combining Multiple Content Similarity Measures
{'venue': 'SemEval', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}