Matrix och tensor factorization har tillämpats på ett antal semantiska relaterade uppgifter, inklusive parafras identifiering. Den viktigaste tanken är att likheten i det latenta rummet innebär semantisk samhörighet. Vi beskriver tre sätt på vilka märkta data kan förbättra noggrannheten i dessa metoder vid parafrasklassificering. Först designar vi en ny discriminativ termviktsmätare kallad TF-KLD, som överträffar TF-IDF. Därefter visar vi att genom att använda latent representation från matris factorization som funktioner i en klassificeringsalgoritm avsevärt förbättrar noggrannheten. Slutligen kombinerar vi latenta funktioner med finkorniga n-gram överlappning funktioner, vilket ger prestanda som är 3% mer exakt än den tidigare state-of-the-art.
REF kombinerar de finkorniga ngram överlappningsfunktionerna med latent representation från matris factorization.
Discriminative Improvements to Distributional Sentence Similarity
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}