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FBK-HLT: An Effective System for Paraphrase Identification and Semantic Similarity in Twitter

机译:FBK-HLT:Twitter中的解释和语义相似性有效系统

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摘要

This paper reports the description and performance of our system, FBK-HLT, participating in the SemEval 2015, Task#1 "Paraphrase and Semantic Similarity in Twitter", for both sub-tasks. We submitted two runs with different classifiers in combining typical features (lexical similarity, string similarity, word n-grams, etc) with machine translation metrics and edit distance features. We outperform the baseline system and achieve a very competitive result to the best system on the first subtask. Eventually, we are ranked 4th out of 18 teams participating in subtask "Paraphrase Identification".
机译:本文报告了我们的系统FBK-HLT的描述和性能,参与2015年Semeval 2015,Task#1“在Twitter中的释义和语义相似性”,对于两个子任务。在将典型的特征(词汇相似性,字符串相似度,单词N-Gram等)与机器翻译指标组合并编辑距离功能时,我们提交了两个运行。我们优于基线系统,并在第一个子任务上的最佳系统中实现了非常竞争力的结果。最终,我们在参加了18支球队中排名第4,参加了子任务“释义识别”。

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