Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Inference Rules and their Application to Recognizing Textual Entailment"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Inference Rules and their Application to Recognizing Textual Entailment"
Dương Anh
48
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this paper, we explore ways of improving an inference rule collection and its application to the task of recognizing textual entailment. For this purpose, we start with an automatically acquired collection and we propose methods to refine it and obtain more rules using a hand-crafted lexical resource. Following this, we derive a dependency-based structure representation from texts, which aims to provide a proper base for the inference rule application. The evaluation of our approach on the recognizing textual entailment data shows promising results on precision and the error analysis suggests possible improvements. . | Inference Rules and their Application to Recognizing Textual Entailment Georgiana Dinu Saarland University Campus D-66123 Saarbriicken dinu@coli.uni-sb.de Rui Wang Saarland University Campus D-66123 Saarbrucken rwang@coli.uni-sb.de Abstract In this paper we explore ways of improving an inference rule collection and its application to the task of recognizing textual entailment. For this purpose we start with an automatically acquired collection and we propose methods to refine it and obtain more rules using a hand-crafted lexical resource. Following this we derive a dependency-based structure representation from texts which aims to provide a proper base for the inference rule application. The evaluation of our approach on the recognizing textual entailment data shows promising results on precision and the error analysis suggests possible improvements. 1 Introduction Textual inference plays an important role in many natural language processing NLP tasks. In recent years the recognizing textual entailment RTE Dagan et al. 2006 challenge which focuses on detecting semantic inference has attracted a lot of attention. Given a text T several sentences and a hypothesis H one sentence the goal is to detect if H can be inferred from T. Studies such as Clark et al. 2007 attest that lexical substitution e.g. synonyms antonyms or simple syntactic variation account for the entailment only in a small number of pairs. Thus one essential issue is to identify more complex expressions which in appropriate contexts convey the same or similar meaning. However more generally we are also interested in pairs of expressions in which only a uni-directional inference relation holds1. 1We will use the term inference rule to stand for such concept the two expressions can be actual paraphrases if the relation is bi-directional A typical example is the following RTE pair in which accelerate to in H is used as an alternative formulation for reach speed of in T. T The high-speed train scheduledfor
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Crowdsourcing Inference-Rule Evaluation"
Báo cáo khoa học: "Efficient Search for Transformation-based Inference"
Báo cáo khoa học: "Joint Inference of Named Entity Recognition and Normalization for Tweets"
Báo cáo khoa học: "Using Document Level Cross-Event Inference to Improve Event Extraction"
Báo cáo khoa học: "Efficient Inference Through Cascades of Weighted Tree Transducers"
Báo cáo khoa học: "Assessing the Role of Discourse References in Entailment Inference"
Báo cáo khoa học: "Using Cross-Entity Inference to Improve Event Extraction"
Báo cáo khoa học: "Blocked Inference in Bayesian Tree Substitution Grammars"
Báo cáo khoa học: "Compiling a Massive, Multilingual Dictionary via Probabilistic Inference"
Báo cáo khoa học: "Learning Better Data Representation using Inference-Driven Metric Learning"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.