Sammanfattning av denna webbsida: Detektion av kontraster är en uppgift att känna igen motsägelserelationer mellan ett par meningar. Trots effektiviteten av traditionella sammanhangsbaserade ord inbädda lärande algoritmer i många naturliga språk bearbetning uppgifter, sådana algoritmer är inte tillräckligt kraftfulla för att upptäcka motsägelser. Kontrasterande ord som "överfull" och "tom" är oftast kartlagda i nära vektorer i sådana inbäddade utrymme. För att lösa detta problem utvecklar vi ett skräddarsytt neuralt nätverk för att lära sig motsägelse-specifika ord inbäddning (CWE). Metoden kan separera anonymer i de motsatta ändarna av ett spektrum. CWE lär sig från en träningskorpus som genereras automatiskt från parafrasdatabasen, och tillämpas naturligt som funktioner för att utföra motsättningsdetektering i SemEval 2014 referensdataset. Experimentella resultat visar att CWE överträffar det traditionella sammanhangsbaserade ordet inbäddat i detektion av motsägelser. Den föreslagna modellen för att upptäcka motsägelser fungerar i jämförelse med det högpresterande systemet med noggrannhet i trekategoriers klassificering och ökar noggrannheten från 75,97 % till 82,08 % i motsättningskategorin.
För uppgiften att upptäcka motsägelser utvecklade REF ett motsägelsespecifikt ord som inbäddade för att känna igen motsägelserelationer mellan ett par meningar.
Contradiction Detection with Contradiction-Specific Word Embedding
{'venue': 'Algorithms', 'journal': 'Algorithms', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}