Vi tar upp problemet med text-till-text-generering av parafrasering på meningsnivå - ett fenomen som skiljer sig från och är svårare än parafrasering på ord- eller frasnivå. Vårt tillvägagångssätt tillämpar multi-sekvens anpassning till meningar som samlats in från oannoterade jämförbara corpora: det lär sig en uppsättning parafraserande mönster som representeras av ord lattice par och automatiskt bestämmer hur man tillämpar dessa mönster för att skriva om nya meningar. Resultaten av våra utvärderingsförsök visar att systemet härleder korrekta parafraser, bättre baslinjesystem.
De rapporterar inte hur man skapar slutsatser med de återvunna reglerna heller. REF löser problemet med text-till-text generation av meningsparafrasering genom att tillämpa multiplesequence anpassning till meningar som samlats in från oannoterade jämförbara corpora (artiklar i olika tidningar men ungefär samma händelse): det lär sig en uppsättning parafraserande mönster som representeras av ord lattice par och automatiskt bestämmer hur man ska tillämpa dessa mönster för att skriva om nya meningar.
Learning To Paraphrase: An Unsupervised Approach Using Multiple-Sequence Alignment
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}