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【24h】

COMPARISON OF DISTRIBUTIONAL SEMANTIC MODELS FOR RECOGNIZING TEXTUAL ENTAILMENT

机译:识别文本互动的分布语义模型的比较

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摘要

Recognizing Textual Entailment (RTE) is an important task in many natural language processing. In this paper we investigate the effectiveness of distributional semantic model (DSM) in RTE task. Word2Vec and GloVe are recent methods that suitable for learn
机译:在许多自然语言处理中,识别文本蕴含(RTE)是一项重要的任务。在本文中,我们研究了分布式语义模型(DSM)在RTE任务中的有效性。 Word2Vec和GloVe是适合学习的最新方法

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