論文の概要: MDERank: A Masked Document Embedding Rank Approach for Unsupervised Keyphrase Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06651v1
• Date: Wed, 13 Oct 2021 11:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 13:43:22.220197
• Title: MDERank: A Masked Document Embedding Rank Approach for Unsupervised Keyphrase Extraction
• Title（参考訳）: mderank:unsupervised keyphrase抽出のためのマスク付き文書埋め込みランクアプローチ
• Authors: Linhan Zhang, Qian Chen, Wen Wang, Chong Deng, Shiliang Zhang, Bing Li, Wei Wang, Xin Cao
• Abstract要約: キーワードは、コアコンテンツの簡潔な要約を提供するドキュメントのフレーズで、読者が記事が少しで何を言っているのかを理解するのに役立つ。 BERTをベースとしたモデルを用いて,MASK戦略を用いて候補キーフレーズの選択とランク付けを行う,新しい教師なしキーワード抽出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.941098507759015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Keyphrases are phrases in a document providing a concise summary of core content, helping readers to understand what the article is talking about in a minute. However, existing unsupervised works are not robust enough to handle various types of documents owing to the mismatch of sequence length for comparison. In this paper, we propose a novel unsupervised keyword extraction method by leveraging the BERT-based model to select and rank candidate keyphrases with a MASK strategy. In addition, we further enhance the model, denoted as Keyphrases Extraction BERT (KPEBERT), via designing a compatible self-supervised task and conducting a contrast learning. We conducted extensive experimental evaluation to demonstrate the superiority and robustness of the proposed method as well as the effectiveness of KPEBERT.
• Abstract（参考訳）: キーワードは、コアコンテンツの簡潔な要約を提供するドキュメントのフレーズで、読者が記事が少しで何を言っているのかを理解するのに役立つ。 しかし、既存の教師なしの作品は、比較のためのシーケンス長のミスマッチのため、様々な種類の文書を扱うのに十分ではない。 本稿では,bertモデルを用いてマス戦略を用いた候補キーフレーズの選択とランク付けを行う,教師なしキーワード抽出手法を提案する。 さらに、互換性のある自己教師型タスクを設計し、コントラスト学習を行うことにより、KPEBERT(Keyphrases extract BERT)と呼ばれるモデルをさらに強化する。 提案手法の優越性と頑健性およびkpebertの有効性を実証するために,広範な実験評価を行った。

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