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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 461001 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 461001

Título del libro: Lipn-Iimas At Semeval-2016 Task 1: Random Forest Regression Experiments On Align-And-Differentiate And Word Embeddings Penalizing Strategies

Autores UNAM:
AUREA OROZCO RIVAS;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2016

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Palabras clave:

Decision trees; Semantics; Embeddings; Learning models; Random forests; Syntactic dependencies; Textual similarities; Wordnet; Search engines

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Resumen:

This paper describes the SOPA-N system used by the LIPN-IIMAS team in Semeval 2016 Semantic Textual Similarity (Task 1). We based our work on the SOPA 2015 system. The SOPA-2015 system used 16 similarity features (including Wordnet, Information Retrieval and Syntactic Dependencies) within a Random Forest learning model. We expanded this system with an Align and Differentiate based strategy, word embeddings and penalization, which showed 6.8% of improvement on the development set. However, we found that on the evaluation data for the 2016 STS shared task, the 2015 system outperformed our newer systems. © 2016 Association for Computational Linguistics.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781941643952
Editorial:
Association for Computational Linguistics (ACL)

Tipo de producto:
Conference Paper