Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Paraphrase Recognition Using Machine Learning to Combine Similarity Measures"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

This paper presents three methods that can be used to recognize paraphrases. They all employ string similarity measures applied to shallow abstractions of the input sentences, and a Maximum Entropy classifier to learn how to combine the resulting features. Two of the methods also exploit WordNet to detect synonyms and one of them also exploits a dependency parser. We experiment on two datasets, the MSR paraphrasing corpus and a dataset that we automatically created from the MTC corpus. Our system achieves state of the art or better results. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: " Paraphrase Generation and Information Retrieval from Stored Text"

Báo cáo khoa học: "Improve SMT Quality with Automatically Extracted Paraphrase Rules"

Báo cáo khoa học: "Joint Learning of a Dual SMT System for Paraphrase Generation"

Báo cáo khoa học: "Paraphrase Lattice for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Collecting Highly Parallel Data for Paraphrase Evaluation"

Báo cáo khoa học: "Translating from Morphologically Complex Languages: A Paraphrase-Based Approach"

Báo cáo khoa học: "Monolingual Alignment by Edit Rate Computation on Sentential Paraphrase Pairs"

Báo cáo khoa học: "An Empirical Evaluation of Data-Driven Paraphrase Generation Techniques"

Báo cáo khoa học: "Paraphrase Identification as Probabilistic Quasi-Synchronous Recognition"

Báo cáo khoa học: "Application-driven Statistical Paraphrase Generation"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.