Vi presenterar MULTIP (Multi-instance Learning Parafras Modell), en ny modell anpassad för att identifiera parafraser i de korta meddelandena på Twitter. Vi modellerar tillsammans parafrasera relationer mellan ord och mening par och antar endast mening-nivå annoteringar under lärande. Med enbart denna principiella latenta variabla modell uppnår vi prestandan konkurrenskraftig med en toppmodern metod som kombinerar en latent rymdmodell med en funktionsbaserad övervakad klassificering. Vår modell fångar också lexikalt olika parafraser som skiljer sig från ännu kompletterar tidigare metoder; att kombinera vår modell med tidigare arbete är betydligt bättre än det senaste. Dessutom presenterar vi en ny anteckningsmetod som har gjort det möjligt för oss att crowdsource en parafras corpus från Twitter. Vi gör denna nya datauppsättning tillgänglig för forskarsamhället.
REF utvecklade en funktionsrik inlärningsmodell för multi-instance som tillsammans lär sig parafrasera relationer mellan ord- och meningspar.
Extracting Lexically Divergent Paraphrases from Twitter
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}