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A WordNet-based semantic approach to textual entailment and cross-lingual textual entailment

机译：基于WordNet的语义方法用于文本范围和跨语言文本范围

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In this paper we explain how to build a recognizing textual entailment (RTE) system which only uses semantic similarity measures based on WordNet. We show how the widely used WordNet-based semantic measures can be generalized to build sentence level semantic metrics in order to be used in both mono-lingual and cross-lingual textual entailment. We experiment with a wide variety of RTE datasets and evaluate the contribution of an algorithm which expands the RTE monolingual corpus. Results achieved with this method yielded significant statistical differences when predicting RTE test sets. We provide an efficiency analysis of these metrics drawing some conclusions about their practical utility in recognizing textual entailment. We also analyze the cross-lingual textual entailment task, we create a bilingual English-Spanish corpus, and propose a procedure to create a cross-lingual textual entailment corpus for any pair of languages. Finally, we show that the proposed method is enough to build an average score RTE system in both monolingual and cross-lingual textual entailment, that uses semantic information from WordNet as the only source of lexical-semantic knowledge.
机译：在本文中，我们解释了如何构建仅使用基于WordNet的语义相似性度量的识别文本蕴含（RTE）系统。我们展示了如何将广泛使用的基于WordNet的语义度量进行概括以构建句子级语义度量，以便在单语言和跨语言的文本蕴含中使用。我们尝试了各种RTE数据集，并评估了扩展RTE单语语料库的算法的贡献。用这种方法获得的结果在预测RTE测试集时产生了显着的统计差异。我们提供了对这些指标的效率分析，得出了有关它们在识别文本蕴含中的实用性的一些结论。我们还分析了跨语言的文本蕴涵任务，创建了双语的英语-西班牙语语料库，并提出了为任何一对语言创建跨语言的文本蕴涵语料库的程序。最后，我们证明了所提出的方法足以在单语言和跨语言文本环境中构建平均分数RTE系统，该系统使用WordNet的语义信息作为词汇语义知识的唯一来源。

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