Detección de paráfrasis basada en la energía, entropía y temperatura textual

摘要

La paráfrasis es la reformulación de un texto utilizando un vocabulario distinto para plasmar la idea original con nuestras propias palabras. En esta investigación se presenta un método para la detección de paráfrasis incorporando los conceptos de Entropía y Temperatura Textual a un modelo previo que centró su contribución en la implementación de las redes neuronales recurrentes de Hopfield para generar una medida de distancia llamada Energía Textual. Utilizando la Entropía y la Temperatura se generó un Contexto de Afinidad Libre, basándose en el Model Ising, lo que permitió medir la distribución semántica entre pares de oraciones. Este modelo fue evaluado utilizando el recurso Microsoft Research Paraphrase Corpus, permitiendo superar los resultados del modelo anterior y logrando identificar más de la mitad de la paráfrasis de la muestra analizada.