I detta dokument föreslås en ny metod som utnyttjar flera resurser för att förbättra statistisk maskinöversättning (SMT) baserad parafrasering. I detalj, en Phrasal parafras tabell och en funktion härrör från varje resurs, som sedan kombineras i en log-linjär SMT modell för mening-nivå parafrasgenerering. Experimentella resultat visar att den SMT-baserade parafraseringsmodellen kan förbättras med hjälp av flera resurser. Precisionen mellan fras- och meningsnivå för de genererade parafraserna är över 60 % respektive 55 %. Dessutom utvärderas varje resurss bidrag, vilket tyder på att alla utnyttjade resurser är användbara för att generera parafraser av hög kvalitet.
I REF föreslås en kombination av flera resurser för att lära sig frasbaserade parafrastabeller och motsvarande funktionsfunktioner för att utforma en log-lineär SMT-modell.
Combining Multiple Resources to Improve SMT-based Paraphrasing Model
{'venue': 'Proceedings of the 9th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}