A Siamese neural network for learning semantically-informed sentence embeddings

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AX2I5KRSP" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:X2I5KRSP - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417422021212" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417422021212</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119103" target="_blank" >10.1016/j.eswa.2022.119103</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Siamese neural network for learning semantically-informed sentence embeddings
Popis výsledku v původním jazyce
"In this paper, we present a semantic parsing model based on neural networks to obtain semantic representation of a given sentence. We utilise semantic representation of each sentence to generate semantically informed sentence embeddings for extrinsic evaluation of the proposed semantic parser, in particular for the semantic textual similarity task."
Název v anglickém jazyce
A Siamese neural network for learning semantically-informed sentence embeddings
Popis výsledku anglicky
"In this paper, we present a semantic parsing model based on neural networks to obtain semantic representation of a given sentence. We utilise semantic representation of each sentence to generate semantically informed sentence embeddings for extrinsic evaluation of the proposed semantic parser, in particular for the semantic textual similarity task."

Druh
J<sub>ost</sub> - Ostatní články v recenzovaných periodicích
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)