論文の概要: Hyperbolic Relevance Matching for Neural Keyphrase Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02047v1
- Date: Wed, 4 May 2022 13:13:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-05 14:49:53.186522
- Title: Hyperbolic Relevance Matching for Neural Keyphrase Extraction
- Title（参考訳）: 神経keyphrase抽出のための双曲的関連マッチング
- Authors: Mingyang Song, Yi Feng and Liping Jing
- Abstract要約: キーワード抽出は自然言語処理と情報検索の基本的な課題である。
我々は、同じ双曲空間におけるフレーズや文書を表現するために、新しい双曲マッチングモデル(HyperMatch)を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.644066292203657
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Keyphrase extraction is a fundamental task in natural language processing and
information retrieval that aims to extract a set of phrases with important
information from a source document. Identifying important keyphrase is the
central component of the keyphrase extraction task, and its main challenge is
how to represent information comprehensively and discriminate importance
accurately. In this paper, to address these issues, we design a new hyperbolic
matching model (HyperMatch) to represent phrases and documents in the same
hyperbolic space and explicitly estimate the phrase-document relevance via the
Poincar\'e distance as the important score of each phrase. Specifically, to
capture the hierarchical syntactic and semantic structure information,
HyperMatch takes advantage of the hidden representations in multiple layers of
RoBERTa and integrates them as the word embeddings via an adaptive mixing
layer. Meanwhile, considering the hierarchical structure hidden in the
document, HyperMatch embeds both phrases and documents in the same hyperbolic
space via a hyperbolic phrase encoder and a hyperbolic document encoder. This
strategy can further enhance the estimation of phrase-document relevance due to
the good properties of hyperbolic space. In this setting, the keyphrase
extraction can be taken as a matching problem and effectively implemented by
minimizing a hyperbolic margin-based triplet loss. Extensive experiments are
conducted on six benchmarks and demonstrate that HyperMatch outperforms the
state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: キーフレーズ抽出は自然言語処理と情報検索の基本的な課題であり、ソース文書から重要な情報を持つフレーズの集合を抽出することを目的としている。
重要なキーフレーズを識別することは、キーフレーズ抽出タスクの中心的な構成要素であり、その主な課題は、情報を包括的に表現し、重要度を正確に判別する方法である。
本稿では,これらの問題に対処するために,同一の双曲空間におけるフレーズや文書を表現するための新しい双曲マッチングモデル(HyperMatch)を設計し,各フレーズの重要スコアとしてポアンカー距離を経由したフレーズ文書関連性を明示的に推定する。
具体的には、階層的な構文と意味構造情報をキャプチャするために、HyperMatchはRoBERTaの複数の層に隠された表現を活用し、適応混合層を介して単語埋め込みとして統合する。
一方、ドキュメントに隠された階層構造を考慮して、hypermatchは双曲句エンコーダと双曲文書エンコーダを介して、同じ双曲空間にフレーズとドキュメントの両方を埋め込む。
この戦略は双曲空間の良し悪しによる句文書の関連性の推定をさらに高めることができる。
この設定では、キーフレーズ抽出をマッチング問題とし、双曲マージンに基づく三重項損失を最小化することにより効果的に実現することができる。
6つのベンチマークで広範な実験が行われ、hypermatchが最先端のベースラインを上回ることを実証する。
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