UH-PRHLT 在 SemEval-2016 任务 3 中的工作：结合词汇与语义特征用于社区问答
计算与语言
2018-08-01 v1
摘要
在本工作中，我们描述了休斯顿大学（UH）计算机科学系与瓦伦西亚理工大学模式识别与人语言技术（PRHLT）研究中心为 SemEval 2016 任务 3 的三个英文子任务所构建的系统：UH-PRHLT。我们的系统通过使用文本对之间的词汇与语义相似度度量来表示实例。我们的语义特征包括词的分布式表示、用 BabelNet 多语言语义网络生成的知识图，以及 FrameNet 词汇数据库。实验结果在三个英文子任务上均优于随机与 Google 搜索引擎基线。我们的方法在子任务 B 中相较其他任务参与者取得了最高结果。
引用
@article{arxiv.1807.11584,
title = {UH-PRHLT at SemEval-2016 Task 3: Combining Lexical and Semantic-based Features for Community Question Answering},
author = {Marc Franco-Salvador and Sudipta Kar and Thamar Solorio and Paolo Rosso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.11584},
year = {2018}
}
备注
Top system for question-question similarity in SemEval 2016 Task 3