Befintliga system levererar hög noggrannhet och F1-poäng för att upptäcka parafraser och semantiska likheter på traditionella rentextkorpus. Till exempel, på ren text Microsoft Parafras benchmark databas, de befintliga systemen uppnå en noggrannhet så hög som 0.8596. Befintliga system för att upptäcka parafraser och semantisk likhet om användargenererat korttextinnehåll på mikrobloggar som t.ex. Twitter, som består av bullriga och ad hoc-korttext, kräver dock stor forskning. I detta dokument föreslår vi en maskininlärningsbaserad strategi för detta. Vi föreslår en uppsättning funktioner som, även om de är välkända i NLP-litteraturen för att lösa andra problem, inte har utforskats för att upptäcka parafras eller semantisk likhet, på bullriga användargenererade korttextdata såsom Twitter. Vi tillämpar stöd vektor maskin (SVM) baserat lärande. Vi använder riktmärket Twitter parafras data, som släpptes som en del av SemEval 2015, för experiment. Vårt system levererar en parafrasdetektering F1-score på 0,717 och semantisk likhetsdetektering F1-score på 0,741, vilket avsevärt överträffar de befintliga systemen, som levererar F1-scores på 0,696 respektive 0,724 för de två problemen. Våra funktioner gör också att vi kan få en rang bland topp-10, när tränas på Microsoft Parafras corpus och testas på motsvarande testdata, vilket empiriskt etablerar vår strategi som allestädes närvarande i de olika parafras detektion databaser.
Till exempel använder REF Support Vector Machines med en uppsättning lexiska, syntaktiska, semantiska och pragmatiska funktioner.
A Paraphrase and Semantic Similarity Detection System for User Generated Short-Text Content on Microblogs
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}