In this paper we present a novel technique for integrating lexical-semantic knowledge in systems for learning textual entailment recognition rules: the typed anchors. These describe the semantic relations between words across an entailment pair. We integrate our approach in the cross-pair similarity model. Experimental results show that our approach increases performance of cross-pair similarity learning systems.
Pennacchiotti, M., & Zanzotto, F.m. (2007). Learning shallow semantic rules for textual entailment. In International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP (pp.458-462). Association for Computational Linguistics (ACL).
Autori: | ||
Autori: | Pennacchiotti, M; Zanzotto, Fm | |
Titolo: | Learning shallow semantic rules for textual entailment | |
Nome del convegno: | International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP 2007 | |
Luogo del convegno: | bgr | |
Anno del convegno: | 2007 | |
Rilevanza: | Rilevanza internazionale | |
Data di pubblicazione: | 2007 | |
Settore Scientifico Disciplinare: | Settore INF/01 - Informatica Settore ING-INF/05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni | |
Lingua: | English | |
Tipologia: | Intervento a convegno | |
Citazione: | Pennacchiotti, M., & Zanzotto, F.m. (2007). Learning shallow semantic rules for textual entailment. In International Conference Recent Advances in Natural Language Processing, RANLP (pp.458-462). Association for Computational Linguistics (ACL). | |
Appare nelle tipologie: | 02 - Intervento a convegno |
File in questo prodotto:
File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
---|---|---|---|---|
2007_RANLP_PennacchiottiZanzotto.pdf | N/A | Copyright dell'editore | Open Access Visualizza/Apri |