RT Journal Article
T1 Explorando métodos non-supervisados para calcular a similitude semántica textual
T2 Exploring Unsupervised Methods to Sematic Textual Similarity
A1 Gamallo Otero, Pablo
A1 Pereira Fariña, Martín
K1 Similitude Textual
K1 Análise De Dependencias
K1 Extracción De Información Aberta
K1 Textual Similarity
K1 Dependency Analysis
K1 Open Information Extraction
AB Neste traballo preséntanse varios métodos non-supervisados para a detección da similitude semántica textual, os cales están baseados en modelos distribucionais e no parseado de dependencias. Os sistemas son avaliados mediante datasets empregados na ASSIN Shared Task, celebrada conxuntamente co PROPOR 2016. Os métodos máis básicos ofrecen un mellor comportamento que aqueles, mais complexos, que inclúen información sintáctico-semántica na análise das oracións. Por último, o uso de modelos distribucionais construidos automaticamente a partir de corpus ofrece resultados comparábeis ás estratexias que utilizan recursos léxicos externos construídos manualmente.
AB This paper presents some unsupervised methodsfor detecting semantic textual similarity, which arebased on distributional models and dependency parsing. The systems are evaluated using the datasetrealased by the ASSIN Shared Task co-located withPROPOR 2016. The more basic methods offer betterbehavior than the more complex ones, which includesyntactic-semantic information in sentence analysis.Finally, the use of distributional models built automatically from corpora provides results comparableto strategies that use external lexical resources builtmanually.
PB Universidade do Minho
PB Universidade de Vigo
SN 1647-0818
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10347/22422
UL http://hdl.handle.net/10347/22422
LA glg
NO Gamallo, P., & Pereira-Fariña, M. (2019). Explorando métodos non-supervisados para calcular a similitude semántica textual. Linguamática, 10(2), 63-68. https://doi.org/10.21814/lm.10.2.275
NO Este traballo foi financiado polo proxecto TelePares (MINECO, ref:FFI2014-51978-C2-1-R),e a Consellería de Cultura, Educación e Ordenación Universitaria (acreditación 2016-2019,ED431G/08 e Programa de Formación Posdoutoral da Xunta de Galicia 2016) e European Regional Development Fund (ERDF)
DS Minerva
RD 23 abr 2026