Automatic Theorem Proving for Natural Logic: A Case Study on Textual Entailment



Título del documento: Automatic Theorem Proving for Natural Logic: A Case Study on Textual Entailment
Revista: Computación y Sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000423262
ISSN: 1405-5546
Autores: 1
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3
1
2
Instituciones: 1Instituto Nacional de Astrofísica, Optica y Electrónica, Coordinación de Ciencias Computacionales, Tonantzintla, Puebla. México
2Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, Facultad de Ciencias de la Computación, Puebla. México
3Universidad Autónoma Metropolitana, División de Ciencias de la Comunicación y Diseño, Cuajimalpa, Ciudad de México. México
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 22
Número: 1
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en inglés Recognizing Textual Entailment (RTE) is a Natural Language Processing task. It is very important in tasks as Semantic Search and Text Summarization. There are many approaches to RTE, for example, methods based on machine learning, linear programming, probabilistic calculus, optimization, and logic. Unfortunately, no one of them can explain why the entailment is carried on. We can make reasonings, with Natural Logic, from the syntactic part of a natural language expression, and very little semantic information. This paper presents an Automatic Theorem Prover for Natural Logic that allows to know precisely the relationships needed in order to reach the entailment in a class of natural language expressions
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Literatura y lingüística
Palabras clave: Lingüística aplicada,
Procesamiento de lenguaje natural,
Vinculación textual,
Búsqueda semántica,
Lógica natural
Keyword: Applied linguistics,
Natural language processing,
Textual entailment,
Semantic search,
Natural logic
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