Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt för att avgöra om två meningar har ett parafrasförhållande. Vi använder en generativ modell som genererar en parafras av en viss mening, och vi använder probabilistic inference för att resonera om huruvida två meningar delar parafrasförhållandet. Modellen innehåller både syntax och lexisk semantik med kvasisynkron beroende grammatik (Smith och Eisner, 2006). Med hjälp av en produkt av experter (Hinton, 2002) kombinerar vi dessutom modellen med en kompletterande logistisk regressionsmodell baserad på toppmoderna lexiska överlappningar. Vi utvärderar våra modeller på uppgiften att skilja äkta parafras par från falska på en standard corpus, vilket ger konkurrenskraftig state-of-the-art prestanda.
REF presenterade en generativ modell över två meningar beroende träd, som innehåller syntax, lexisk semantik, och dolda lösa anpassningar mellan träden till modell som genererar en parafras av en viss mening.
Paraphrase Identification as Probabilistic Quasi-Synchronous Recognition
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}