故事完形填空结局选择的基线系统与数据检验
计算与语言
2017-03-14 v1
摘要
本文描述了为故事完形填空测试共享任务（Mostafazadeh 等人，2016a）构建的两个有监督基线系统。我们首先使用基于词嵌入和语义相似度计算的特征构建了一个分类器。我们进一步实现了一个神经 LSTM 系统，该系统采用不同的编码策略，试图对故事与所提供结局之间的关系进行建模。我们的实验表明，一个使用基于给定故事词和候选结局句子的平均词嵌入向量的表示特征，并结合故事与候选结局表示之间相似度特征的模型，其性能优于神经模型。我们最好的模型达到了 72.42 的准确率，在官方评估中排名第三。
引用
@article{arxiv.1703.04330,
title = {Story Cloze Ending Selection Baselines and Data Examination},
author = {Todor Mihaylov and Anette Frank},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.04330},
year = {2017}
}
备注
Submission for the LSDSem 2017 - Linking Models of Lexical, Sentential and Discourse-level Semantics - Shared Task