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La paráfrasis es la reformulación de un texto utilizando un vocabulario distinto para plasmar la idea original con nuestras propias palabras. En esta investigación se presenta un método para la detección de paráfrasis incorporando los conceptos de Entropía y Temperatura Textual a un modelo previo que centró su contribución en la implementación de las redes neuronales recurrentes de Hopfield para generar una medida de distancia llamada Energía Textual. Utilizando la Entropía y la Temperatura se generó un Contexto de Afinidad Libre, basándose en el Model Ising, lo que permitió medir la distribución semántica entre pares de oraciones. Este modelo fue evaluado utilizando el recurso Microsoft Research Paraphrase Corpus, permitiendo superar los resultados del modelo anterior y logrando identificar más de la mitad de la paráfrasis de la muestra analizada.
Paraphrases are the reformulation of a text using different vocabulary to capture the original idea in our own words. In this research, a method for paraphrase detection is presented. We incorporate two variables, Entropy and Textual Temperature, into a previous model which implemented a Hopfield Network to generate a distance measure called Textual Energy. A Context of Free Affinity was generated using Entropy and Temperature based on the Ising Model, which allowed us to measure the semantic distribution between pairs of sentences. Our model was evaluated using Microsoft's Research Paraphrase Corpus improving the results of the previous model and was able to identify more than half of the paraphrases presented in the analyzed sample.
