Att mäta semantisk textlikhet (STS) är en hörnsten i många NLP-tillämpningar. Olika från majoriteten av tillvägagångssätt, där ett stort antal parvisa likhetsfunktioner används för att representera ett textpar, vår modell har följande: (i) den kodar direkt inmatningstexter i relationella syntaktiska strukturer; (ii) förlitar sig på trädkärnor för att hantera funktionsteknik automatiskt; (iii) kombinerar både strukturella och funktion vektor representationer i en enda poängmodell, dvs. i Support Vector Reggression (SVR); och (iv) ger betydande förbättringar jämfört med de bästa STS-system.
Slutligen kombinerade REF relationssyntaktiska strukturer med SVR.
Learning Semantic Textual Similarity with Structural Representations
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}