风格迁移与复述：寻找合理的语义相似度度量
计算与语言
2022-11-15 v3 信息检索
机器学习
摘要
风格迁移、复述与机器翻译等自然语言处理任务的快速发展常常需要使用语义相似度度量。近年来开发了许多衡量两个短文本语义相似度的方法。本文对十余种此类方法进行了全面分析。使用一个由一万四千个按语义相似度人工标注的句子对组成的新数据集，我们表明文献中广泛使用的度量在这些任务中无一足够接近人类判断。若干近期提出的度量给出了可比较的结果，但 Word Mover Distance 被证明是当下衡量改写文本语义相似度最合理的方案。
引用
@article{arxiv.2004.05001,
title = {Style-transfer and Paraphrase: Looking for a Sensible Semantic Similarity Metric},
author = {Ivan P. Yamshchikov and Viacheslav Shibaev and Nikolay Khlebnikov and Alexey Tikhonov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05001},
year = {2022}
}