Certainty factor model in paraphrase detection

In this paper, we address the problem of uncertainty management in identification of paraphrase sentence pairs. Paraphrase sentences are simply sets/pairs of sentences that express the same facts and/or opinions using different words or order of words. We propose the use of certainty factor (CF) model in paraphrase detection. A set of succeeding paraphrase detection features (generic and distance based features) is built by filtering and this set is used as evidences in CF model. The CF model is evaluated by F1 and accuracy measures on Microsoft Research Paraphrase corpus. The results are compared to the well-known Bayesian reasoning. The experimental results showed that CF model is an alternating paraphrase detection method to Bayes model.

Eþanlatým tespitinde eminlik faktörü modeli

Bu makalede, eþanlatýmlý cümle çiftlerinin belirlenmesindeki belirsizlik problemi üzerinde durulmuþtur. Eþanlatým cümleleri basitçe ayný olay ve/veya fikri farklý sözcük veya sözcüklerin farklý diziliþleri ile ifade eden cümle çiftleri/kümeleridir. Çalýþmada eþanlatým tespitinde eminlik faktörü (EF) modelinin kullanýlmasý önerilmiþtir. EF modelinde kullanýlmak üzere filtreleme yöntemi ile eþanlatým tespitinde baþarýlý olan öznitelikler (jenerik ve uzaklýk tabanlý öznitelikler) belirlenmiþ ve bu öznitelikler kümesi EF modelinde kanýtlar olarak kullanýlmýþtýr. EF modeli Microsoft Eþanlatým derlemi üzerinde F1 ve doðruluk ölçekleri ile sýnanmýþtýr. Yöntemin baþarýmý Bayes karar verme yaklaþýmý ile kýyaslanmýþtýr. Deney sonuçlarý EF modelinin eþanlatým tespitinde Bayes modeline bir alternatif yöntem olduðunu göstermiþtir.