Published January 1, 2015
| Version v1
Publication
Open
FCICU: The Integration between Sense-Based Kernel and Surface-Based Methods to Measure Semantic Textual Similarity
- 1. Cairo University
- 2. Fayoum University
- 3. Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord
Description
This paper describes FCICU team participation in SemEval 2015 for Semantic Textual Similarity challenge.Our main contribution is to propose a word-sense similarity method using BabelNet relationships.In the English subtask challenge, we submitted three systems (runs) to assess the proposed method.In Run1, we used our proposed method coupled with a string kernel mapping function to calculate the textual similarity.In Run2, we used the method with a tree kernel function.In Run3, we averaged Run1 with a previously proposed surface-based approach as a kind of integration.The three runs are ranked 41 st , 57 th , and 20 th of 73 systems, with mean correlation 0.702, 0.597, and 0.759 respectively.For the interpretable task, we submitted a modified version of Run1 achieving mean F1 0.846, 0.461, 0.722, and 0.44 for alignment, type, score, and score with type respectively.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تصف هذه الورقة مشاركة فريق FCICU في SemEval 2015 لتحدي التشابه النصي الدلالي. تتمثل مساهمتنا الرئيسية في اقتراح طريقة تشابه بمعنى الكلمة باستخدام علاقات BabelNet. في تحدي المهام الفرعية باللغة الإنجليزية، قدمنا ثلاثة أنظمة (RANS) لتقييم الطريقة المقترحة. في Run1، استخدمنا طريقتنا المقترحة إلى جانب وظيفة تعيين نواة السلسلة لحساب التشابه النصي. في Run2، استخدمنا الطريقة مع وظيفة نواة الشجرة. في Run3، قمنا بحساب متوسط Run1 مع نهج قائم على السطح مقترح مسبقًا كنوع من التكامل. تم تصنيف ثلاثة أشواط في المرتبة 41 و 57 و 20 من 73 نظامًا، مع متوسط ارتباط 0.702 و 0.597 و 0.759 على التوالي. بالنسبة للمهمة القابلة للتفسير، قدمنا نسخة معدلة من Run1 لتحقيق متوسط F1 0.846 و 0.461 و 0.722 و 0.44 للمحاذاة والنوع والنتيجة والنتيجة مع النوع على التوالي.Translated Description (French)
Cet article décrit la participation de l'équipe FCICU à SemEval 2015 pour le défi de similarité textuelle sémantique. Notre contribution principale consiste à proposer une méthode de similarité au sens des mots en utilisant les relations BabelNet. Dans le défi de sous-tâche en anglais, nous avons soumis trois systèmes (runs) pour évaluer la méthode proposée. Dans Run1, nous avons utilisé notre méthode proposée couplée à une fonction de mappage de noyau de chaîne pour calculer la similarité textuelle. Dans Run2, nous avons utilisé la méthode avec une fonction de noyau d'arbre. Dans Run3, nous avons fait la moyenne de Run1 avec une approche basée sur la surface précédemment proposée comme une sorte d'intégration. Les trois runs sont classés 41 ème , 57 ème et 20 ème de 73 systèmes, avec une corrélation moyenne 0,702, 0,597 et 0,759 respectivement. Pour la tâche interprétable, nous avons soumis une version modifiée de Run1 atteignant la moyenne F1 0,846, 0,461, 0,722 et 0,44 pour l'alignement, le type, le score et le score avec le type respectivement.Translated Description (Spanish)
Este documento describe la participación del equipo de FCICU en SemEval 2015 para el desafío de similitud textual semántica. Nuestra contribución principal es proponer un método de similitud de sentido de palabra utilizando relaciones BabelNet. En el desafío de subtarea en inglés, presentamos tres sistemas (ejecuciones) para evaluar el método propuesto. En Run1, utilizamos nuestro método propuesto junto con una función de mapeo de kernel de cadena para calcular la similitud textual. En Run2, utilizamos el método con una función de kernel de árbol. En Run3, promediamos Run1 con un enfoque basado en superficie previamente propuesto como un tipo de integración. Las tres ejecuciones se clasifican en el puesto 41 , 57 y 20 de 73 sistemas, con correlación media 0.702, 0.597 y 0.759 respectivamente. Para la tarea interpretable, presentamos una versión modificada de Run1 que logró la media F1 0.846, 0.461, 0.722 y 0.44 para alineación, tipo, puntaje y puntaje con tipo respectivamente.Files
S15-2028.pdf.pdf
Files
(226 Bytes)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5360980bad11bf9723da89687501effc
|
226 Bytes | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- FCICU: التكامل بين النواة المستندة إلى الحواس والأساليب المستندة إلى السطح لقياس التشابه النصي الدلالي
- Translated title (French)
- FCICU : L'intégration entre le noyau basé sur le sens et les méthodes basées sur la surface pour mesurer la similitude textuelle sémantique
- Translated title (Spanish)
- FCICU: La integración entre el núcleo basado en el sentido y los métodos basados en la superficie para medir la similitud textual semántica
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2141255854
- DOI
- 10.18653/v1/s15-2028
References
- https://openalex.org/W1510073064
- https://openalex.org/W2081580037
- https://openalex.org/W2102153514
- https://openalex.org/W2123442489
- https://openalex.org/W2131151781
- https://openalex.org/W2136480620
- https://openalex.org/W2250307601