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Team UMBC-FEVER: Claim verification using Semantic Lexical Resources

机译:团队UMBC-FETL:使用语义词汇资源索赔验证

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摘要

We describe our system used in the 2018 FEVER shared task. The system employed a frame-based information retrieval approach to select Wikipedia sentences providing evidence and used a two-layer multilayer perception to classify a claim as correct or not. Our submission achieved a score of 0.3966 on the Evidence F1 metric with accuracy of 44.79%, and FEVER score of 0.2628 F1 points.
机译:我们描述了我们在2018年发热共享任务中使用的系统。该系统采用基于帧的信息检索方法来选择提供证据的维基百科句子,并使用双层多层感知来将索赔分类为正确或不正确。我们的提交达到了0.3966的证据F1度量,精度为44.79%,发热得分为0.2628 F1点。

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