Denna uppsats presenterar våra bidrag för semantisk textlikhet uppgift i SemEval 2016. Baserat på flera traditionella funktioner (dvs. sträng-baserade, corpus-baserade, maskinöversättning likhet och anpassningsmått), vi utnyttja ord inbäddning från makro (dvs. först få representation av mening, sedan mäta likheten av mening par) och micro views (dvs., mäta likheten mellan ord par separat) för att öka prestanda. På grund av de olika områdena av träningsdata och testdata, antar vi tre olika strategier: 1) U-SEVEN: en oövervakad modell, som använder sju raka framåt mätvärden; 2) S1-All: använda alla tillgängliga dataset; 3) S2: välja de mest liknande träningsset för varje testset. Resultat på testuppsättningar visar att den enhetliga övervakade modellen (dvs. S1-All) uppnår bästa genomsnittliga prestanda med en genomsnittlig korrelation på 75,07 %.
För ordlikhet isolerar vårt tillvägagångssätt mikrovyn sedd i REF, där ord inbäddningar tillämpas för att mäta likheten av ordpar på ett oövervakat sätt.
ECNU at SemEval-2016 Task 1: Leveraging Word Embedding From Macro and Micro Views to Boost Performance for Semantic Textual Similarity
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}