Detta dokument beskriver MITRE:s deltagande i Parafrasen och den semantiska likheten i Twitter-uppgiften (SemEval-2015 Task 1). Denna ansträngning placerades först i Semantic Likhet och andra i Parafras identifiering med poäng av Pearson s r på 61,9%, F1 av 66,7%, och maxF1 av 72,4%. Vi beskriver de tillvägagångssätt vi utforskat inklusive blandningar av strängmatchande mått, justeringar med tweet-specifika distribuerade ord representationer, återkommande neurala nätverk för modellering likhet med dessa anpassningar, och avståndsmätningar på poolade latenta semantiska funktioner. Logistisk regression används för att knyta samman systemen i de ensembler som lämnas in för utvärdering.
Zarrella m.fl. REF presenterar en ensemble metod baserad på olika funktioner såsom blandningar av strängmatchande mätvärden, avståndsmätningar, tweet-specifika distribuerade ord representationer, och återkommande neurala nätverk för modellering likhet.
MITRE: Seven Systems for Semantic Similarity in Tweets
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}