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EnglishIn 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 |
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| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
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