BabelEnconding 在 SemEval-2020 任务3中的系统：将多语性与语言模型结合的上下文相似性
计算与语言
2020-08-20 v1
摘要
本文描述了我们的团队（BabelEnconding）提交给 SemEval-2020 任务3：预测上下文对词语相似度分级影响的系统。我们提出一种依赖翻译与多语言语言模型的方法，以计算词对之间的上下文相似性。我们的假设是，来自额外语言的证据可提升与人工生成分数的相关性。BabelEnconding 应用于两个子任务，在八个任务/语言组合中的六个里排名前三，并三次成为得分最高的系统。
引用
@article{arxiv.2008.08439,
title = {BabelEnconding at SemEval-2020 Task 3: Contextual Similarity as a Combination of Multilingualism and Language Models},
author = {Lucas R. C. Pessutto and Tiago de Melo and Viviane P. Moreira and Altigran da Silva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08439},
year = {2020}
}
备注
Accepted to SemEval 2020 (http://alt.qcri.org/semeval2020/)