Vi beskriver tre semantiska textliknande system som utvecklats för den delade uppgiften *SEM 2013 STS och resultaten av motsvarande tre körningar. Alla av dem delade ett ord likhet funktion som kombinerade LSA ord likhet och WordNet kunskap. Den första, som uppnådde det bästa medelvärdet av de 89 inlämnade körningar, använde en enkel term anpassningsalgoritm förstärkt med straffvillkor. De andra två körs, rankad andra och fjärde, används stöd vektor regressionsmodeller för att kombinera större uppsättningar av funktioner.
UMBC_EBIQUITY REF är det först rankade systemet deltog i SemEval-2013, som använder en enkel term anpassning algoritm förstärkt med två straffmått.
UMBC_EBIQUITY-CORE: Semantic Textual Similarity Systems
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}