Assessing sentence similarity through lexical, syntactic and semantic analysis

Ferreira, Rafael; Lins, Rafael Dueire; Simske, Steven J.; Freitas, Fred; Riss, Marcelo

doi:10.1016/j.csl.2016.01.003

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“…Calcular a similaridade entre duas sentenças é um problema desafiador, pois, as frases podem representar significados diferentes, mesmo que utilizem as mesmas palavras, ou apenas uma pequena mudança na ordem das palavras no texto pode influenciar o significado da sentença. Além dos trabalhos para o Português, recentemente foi apresentada uma representação de sentença em três camadas para calcular a similaridade entre duas sentenças escritas em inglês [Ferreira et al 2016]. Os autores propuseram uma matriz de similaridades para medir a similaridade entre as sentenças.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…A primeira característica é a TF-IDF, também utilizada por Hartmann (2016). A segunda e a terceira característica são extraídas utilizando a matriz de similaridades proposta por Ferreira et al (2016). A última característica é o tamanho das sentenças.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

“…A segunda e a terceira característica foram obtidas utilizando o método proposto por Ferreira et al (2016) que utiliza uma matriz de similaridades entre palavras para obter a similaridade entre as sentenças. A similaridade entre as palavras são obtidas de duas formas e serão detalhadas nas seções seguintes (3.2.1 e 3.2.2).…”

Section: Matriz De Similaridadesunclassified

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Uma Nova Abordagem para Detecção de Plágio em Ambientes Educacionais

Cavalcanti¹,

Ferreira²,

Dionísio³

et al. 2017

Anais Do XXVIII Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2017)

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Abstract. The educational forum is one of the tools present in Virtual Learning Environments (VLEs) IntroduçãoCom o crescente uso da tecnologia como ferramenta de apoio educacional, o uso de Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVAs) tem aumentado nos últimos anos [Nunes et al. 2012]. Estes ambientes disponibilizam várias ferramentas para melhorar a interação entre professores e alunos, alguns exemplos são: fórum, blog, wiki, entre outras. Estas ferramentas possuem um grande potencial para gerar conteúdo, o que pode ser usado para auxiliar nos processos de ensino e aprendizagem. Porém, devido a grande quantidade de interações entre os alunos e o professor, torna-se difícil para o professor avaliar e acompanhar todo o material que é disponibilizado pelos alunos [Akyuz e Kurt 2010].O fórum é uma ferramenta que se destaca em relação à geração de conteúdo. Segundo o estudo promovido por Barros e Carvalho (2011), o fórum foi apontado por 69,2% dos alunos como a ferramenta mais interativa, outras ferramentas que também tem essa característica são: tarefa (41,0%), chat (38,5%) e questionário (20,5%). Esta ferramenta tem uma característica importante, é nela que os alunos postam dúvidas,

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

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Uma Nova Abordagem para Detecção de Plágio em Ambientes Educacionais

Cavalcanti¹,

Ferreira²,

Dionísio³

et al. 2017

Anais Do XXVIII Simpósio Brasileiro De Informática Na Educação (SBIE 2017)

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“…Different measures for assessing the semantic similarity between the two concepts some of these are SRA [2], WordNet [1], Vector space analysis [3] etc. SRA defines as the approach in which elaboration of RDF graphs with entity role and sense identification is there.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Sentence similarity methods should also be capable of measuring the degree of relatedness between short with partial information, as when one sentence is split into two or more short texts and phrases that contain two or more sentences. [5,6] represents the sentence as bag of word vectors or a tree of syntactic information among [7] or degree of sentence similarity is calculated by three level architecture [2]. It deals with the word specificity and word ordering.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Review on WordNet and Vector Space Analysis for Short-text Semantic Similarity

2017

IJIET

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Abstract-Meaningful sentences are the combination of meaning words, if a system wants to process natural language itshould have essential knowledge regarding words and their meanings. The assessment of semantic similarity between the words of a short text is one of the challenging task knowledge based tasks and the tasks in NLP like text summarization, information retrieval, search, categorization of text and machine learning etc. which uses the sentence similarity measures for assessing the similarity between the short-text or sentences. In this paper the survey of two techniques is done which are helpful in generating the extractive text summaries WordNet and Vector space analysis. In vector space model words can be represented as numeric vectors based on different semantic similarity measures, the similarity between the word numeric vectors can be calculated with the semantic measures called WordNet. The information regardin the word and teir meaning in earlier days was provided with the help of traditional dictionaries, but these dictionaries were only helpful for human readers not for machine, WordNet provide combination of traditional lexicographic information and modern information. It is a online lexical database designed for use under the program control, it uses the measure like for calculating the semantic similarity between the concepts. Nouns, verbs, adjectives, adverbs are organized into set of synonyms and semantic relationship between the synonym sets called as Synset.

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