Siamese Convolutional Neural Networks for Recognizing Partial Entailment

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F18%3A00115010" target="_blank" >RIV/00216224:14330/18:00115010 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://daz2018.fit.vutbr.cz/DaZ_WIKT_2018_Sbornik.pdf" target="_blank" >http://daz2018.fit.vutbr.cz/DaZ_WIKT_2018_Sbornik.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Siamese Convolutional Neural Networks for Recognizing Partial Entailment

Popis výsledku v původním jazyce

Recognizing textual entailment (RTE), i. e., a decision problem whether a sentence (called hypothesis) can be inferred from a given text, became a well established and widely studied task. As a consequence of the traditional binary (or ternary) class formulation, it is not possible to express the fact that a fragment of the hypothesis is entailed by the text, even though the “whole” entailment of the hypothesis from the text does not hold. The notions of partial textual entailment – and faceted entailment in particular – address this problem. In this paper, we introduce a siamese CNN architecture with a static attention mechanism together with a sentence compression and provide an evaluation over modified SemEval 2013 Task 8 dataset.

Název v anglickém jazyce

Siamese Convolutional Neural Networks for Recognizing Partial Entailment

Popis výsledku anglicky

Recognizing textual entailment (RTE), i. e., a decision problem whether a sentence (called hypothesis) can be inferred from a given text, became a well established and widely studied task. As a consequence of the traditional binary (or ternary) class formulation, it is not possible to express the fact that a fragment of the hypothesis is entailed by the text, even though the “whole” entailment of the hypothesis from the text does not hold. The notions of partial textual entailment – and faceted entailment in particular – address this problem. In this paper, we introduce a siamese CNN architecture with a static attention mechanism together with a sentence compression and provide an evaluation over modified SemEval 2013 Task 8 dataset.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2018

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Siamese Convolutional Neural Networks for Recognizing Partial Entailment

ISBN

9788021456792

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

237-242

Název nakladatele

Vysoké učení technické v Brně

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

1. 1. 2018

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—