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Using Sentence Semantic Similarity Based on WordNet in Recognizing Textual Entailment

机译:基于WordNet的句子语义相似度识别文本蕴含度

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摘要

This paper presents a Recognizing Textual Entailment system which uses semantic distances to sentence level over WordNet to assess the impact on predicting Textual Entailment datasets. We extent word-to-word metrics to sentence level in order to best fit in textual entailment domain. Finally, we show experiments over several RTE datasets and draw conclusions about the useful of WordNet semantic measures on this task. As a conclusion, we show that an initial but average-score system can be built using only semantic information from WordNet.
机译:本文介绍了一种识别文本蕴含系统,该系统使用语义距离将单词网上的句子级别评估为对预测文本蕴含数据集的影响。我们将词对词的度量扩展到句子级别,以最适合文本蕴含域。最后,我们展示了几个RTE数据集上的实验,并得出了有关WordNet语义度量在此任务上有用的结论。作为结论,我们表明可以仅使用WordNet的语义信息来构建初始但平均得分的系统。

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