Un sistema basado en conocimiento para el reconocimiento de implicación textual

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Título: Un sistema basado en conocimiento para el reconocimiento de implicación textual
Autor/es: Ferrández Escámez, Óscar | Muñoz Terol, Rafael | Muñoz, Rafael | Martínez-Barco, Patricio | Palomar, Manuel
Palabras clave: Implicación textual | Formas lógicas | Similitud semántica | WordNet | Textual entailment | Logic forms | Semantic similarity
Fecha de publicación: sep-2006
Editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Cita bibliográfica: FERRÁNDEZ ESCÁMEZ, Óscar, et al. "Un sistema basado en conocimiento para el reconocimiento de implicación textual". Procesamiento del lenguaje natural. N. 37 (sept. 2006). ISSN 1135-5948, pp. 337-344
Resumen: Este artículo presenta un sistema para el reconocimiento del fenómeno de implicación textual basado en conocimiento. El sistema propuesto está compuesto por dos componentes: el primero de ellos deriva las formas lógicas asociadas a un par de fragmentos de texto (denominados texto e hipótesis), y una vez obtenidas, el segundo componente aplica varios enfoques con el objetivo de obtener un factor de similitud semántica entre ellas y determinar si se produce implicación textual entre los textos. Todos los enfoques están basados en la base de datos léxica WordNet y las relaciones entre conceptos que esta establece. El sistema ha sido evaluado con los corpus y la metodología de evaluación de la competición PASCAL Second Recognising Textual Entailment consiguiendo un 60% de precisión media. | This paper covers the recognition of textual entailment by means of an approach based on knowledge. Our approach consists of two stages. The first stage infers the logic forms from two fragments of text. These logic forms are obtained by analysing the dependency relations between words. And the second stage carries out several methods in order to achieve a score that determines the semantic similarity between the derived logic forms. Depending on this score the system establishes the existence of an entailment relation. All the methods use the WordNet lexical database as a knowledge source and obtain a semantic similarity score by means of WordNet relations. Our approach has been evaluated within the PASCAL Second RTE Challenge and achieved 60% average precision.
Patrocinador/es: Esta investigación ha sido parcialmente financiada bajo los proyectos CICyT número TIC2003-07158-C04-01
URI: http://hdl.handle.net/10045/3343
ISSN: 1135-5948
Idioma: spa
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Aparece en las colecciones:Procesamiento del Lenguaje Natural - Nº 37 (septiembre 2006)
INV - GPLSI - Artículos de Revistas

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