Метод машинного навчання для ідентифікації парафрази
У роботі описаний новий ефективний алгоритм ідентифікації парафрази, розроблений з використанням машинного навчання. Архітектура системи має форму багатошарового класифікатора, де класифікатори нижнього рівня приймають рішення про факт наявності або відсутності парафрази в парах речень, відповідно д...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Authors: | , , , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/132077 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Метод машинного навчання для ідентифікації парафрази / О.О. Марченко, А.О. Никоненко, Т.В. Россада, Є.А. Мельников // Штучний інтелект. — 2016. — № 3. — С. 128-136. — Бібліогр.: 20 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | У роботі описаний новий ефективний алгоритм ідентифікації парафрази, розроблений з використанням машинного навчання. Архітектура системи має форму багатошарового класифікатора, де класифікатори нижнього рівня приймають рішення про факт наявності або відсутності парафрази в парах речень, відповідно до їхніх індивідуальних стратегій, а супер-класифікатор верхнього рівня приймає остаточне рішення. Експерименти показали оцінки точності визначення парафрази, співставні з кращими існуючими в світі системами.
A new effective algorithm for paraphrase identification has been developed with using machine learning approach. Architecture of the system has a form of multilayer classifier where sub-classifiers of the lower level make decisions about presence or absence of paraphrase in sentences according to their strategies and super-classifier of upper level finds the final solution. Experiments demonstrated precision of paraphrase detection comparable with the best ones state-of-the-art systems.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |