Semantic-Textual-Similarity:STS 2017语义文本相似性共享任务中模型的实现和扩展

上传者: 42114046 | 上传时间: 2023-03-03 16:24:05 | 文件大小: 2.28MB | 文件类型: ZIP
语义文本相似度 Anant Maheshwari Simeng Sun Danni Ma Yezheng Li 抽象的 语义文本相似度(STS)衡量句子的含义相似度。 该任务的应用包括机器翻译,摘要,文本生成,问题解答,简短答案分级,语义搜索,对话和会话系统。 我们开发了具有多种功能的支持向量回归模型,包括使用基于比对的方法和基于语义组合的方法计算的相似度得分。 我们还使用BiLSTM和卷积神经网络(CNN)训练了句子的语义表示。 在测试数据集中,我们系统输出的人类评级之间的相关性高于0.8。 介绍 此任务的目的是测量给定句子对之间的语义文本相似性(它们的含义,而不是它们在语法上是否看起来相似)。 尽管进行这样的评估对人类来说是微不足道的,但是构建模仿人类水平性能的算法和计算模型却代表了一个困难而深刻的自然语言理解(NLU)问题。 范例1: 中文:小鸟在水盆里洗自己。 英文释义:这只鸟

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