セマンティックテキスト関連性を測定するために、生成ベースの拡張とエンコーダーベースのスコアリングを組み合わせた手法を提案する。
我々のシステムAAdaMは、データ拡張と課題適応事前学習を活用し、監督学習と交差言語転移の両方で優れた性能を達成しました。
