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Sentence extraction in recognition textual entailment task

机译:识别文本蕴涵任务中的句子提取

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摘要

Recognizing textual entailment (RTE) is a task that predict whether a text fragment can be inferred from another text fragment. In this paper, we tackle RTE problem using sentence extraction to cover semantic variation and then extracting subject, predicate and object from each sentence without using external resources like Wordnet. Finally, similarity function is used to predict entailment relation. In sentence extraction phase, we used sentence detection, extract sentence in subordinate clause, prepositional phrase and passive sentence. Our system has accuracy of 0.63 which is comparable to other system that is not using external resources.
机译:识别文本蕴含(RTE)是一项任务,它可以预测是否可以从另一个文本片段中推断出一个文本片段。在本文中,我们使用句子提取来覆盖语义变异,然后从每个句子中提取主语,谓语和宾语,而无需使用Wordnet等外部资源来解决RTE问题。最后,相似度函数用于预测蕴含关系。在句子提取阶段,我们使用句子检测,从句,介词短语和被动句中提取句子。我们的系统的准确性为0.63,可与不使用外部资源的其他系统相提并论。

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