Detección de paráfrasis basada en la energía, entropía y temperatura textual

espanolLa parafrasis es la reformulacion de un texto utilizando un vocabulario distinto para plasmar la idea original con nuestras propias palabras. En esta investigacion se presenta un metodo para la deteccion de parafrasis incorporando los conceptos de Entropia y Temperatura Textual a un modelo previo que centro su contribucion en la implementacion de las redes neuronales recurrentes de Hopfield para generar una medida de distancia llamada Energia Textual. Utilizando la Entropia y la Temperatura se genero un Contexto de Afinidad Libre, basandose en el Model Ising, lo que permitio medir la distribucion semantica 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 mas de la mitad de la parafrasis de la muestra analizada. EnglishParaphrases 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.