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Semantic Textual Similarity (STS)

Semantic Textual Similarity (STS)

问题情况

SemEval 往年 STS数据：训练集train dataset（含输入文件2000句和golden standard用于训练）+测试集test dataset（含输入文件3000句和对应的golden standard以及测试脚本用于测试）
（SemEval 2017 STS的test dataset没有公布，就用往年的代替了）

解法简述

1.把简单处理并抽词干后的文本建立字典并做一个word2vec训练出词向量得到词汇间的词汇词性，语法相似度。

2.利用训练集计算出词汇的语义相似度。

3.对测试集的句子对，找出这两个句子的语法对应关系，并且利用对应成分上的语义相似度计算总的语义相似度，所谓对应成分，可以用词性语法相似度确定，也就是它们的词向量夹角很小就认为是对应成分。

预处理

把数据集中的字母单词以小写形式保留下来，其他信息都丢掉。(虽然这样会损失一部分信息，比如2 可能暗含信息two，一个疑问句和一个陈述句可能存在差别，但是这些情况很少，基本上不可能在训练集里训练到同时测试集里还遇到多次，所以就去掉非字母符号以防干扰问题)

用nltk的nltk.stem.lancaster库抽词干。（这也会损失一部分信息，比如时态和语态虽然包含很多语法信息，但是也包含语义信息，但是我觉得语法信息更多一点，所以就决定去掉）

把抽完词干的数据集建立字典，

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