論文の概要: Keyphrase Extraction Using Neighborhood Knowledge Based on Word Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07198v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 21:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 14:30:49.536532
• Title: Keyphrase Extraction Using Neighborhood Knowledge Based on Word Embeddings
• Title（参考訳）: 単語埋め込みに基づく近隣知識を用いたキーワード抽出
• Authors: Yuchen Liang and Mohammed J. Zaki
• Abstract要約: 我々は、単語埋め込みを背景知識として活用して、単語間グラフに意味情報を加えることにより、グラフベースのランキングモデルを強化する。 提案手法は,確立されたベンチマークデータセットを用いて評価し,単語の埋め込み近傍情報によりモデル性能が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.198907789163123
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Keyphrase extraction is the task of finding several interesting phrases in a text document, which provide a list of the main topics within the document. Most existing graph-based models use co-occurrence links as cohesion indicators to model the relationship of syntactic elements. However, a word may have different forms of expression within the document, and may have several synonyms as well. Simply using co-occurrence information cannot capture this information. In this paper, we enhance the graph-based ranking model by leveraging word embeddings as background knowledge to add semantic information to the inter-word graph. Our approach is evaluated on established benchmark datasets and empirical results show that the word embedding neighborhood information improves the model performance.
• Abstract（参考訳）: キーワード抽出(英: Keyphrase extract)は、文書内の主要なトピックのリストを提供する、テキスト文書中のいくつかの興味深いフレーズを見つけるタスクである。 既存のグラフベースのモデルの多くは、共起リンクを結合指標として使用し、構文要素の関係をモデル化している。 しかし、ある単語は文書内で異なる表現形式を持ち、いくつかの同義語を持つこともある。 単に共起情報を使うことは、この情報をキャプチャできない。 本稿では、単語埋め込みを背景知識として活用し、単語間グラフに意味情報を加えることにより、グラフベースのランキングモデルを強化する。 提案手法は,確立されたベンチマークデータセットを用いて評価し,単語の埋め込み近傍情報によりモデル性能が向上することを示す。

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