論文の概要: Using virtual edges to extract keywords from texts modeled as complex networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02172v1
• Date: Wed, 4 May 2022 16:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-05 14:49:24.580646
• Title: Using virtual edges to extract keywords from texts modeled as complex networks
• Title（参考訳）: 仮想エッジを用いて複雑なネットワークとしてモデル化されたテキストからキーワードを抽出する
• Authors: Jorge A. V. Tohalino and Thiago C. Silva and Diego R. Amancio
• Abstract要約: 我々は,単語とエッジが文脈的あるいは意味的類似性によって確立されるようなテキスト共起ネットワークをモデル化した。 実際、仮想エッジを使用することで、共起ネットワークの識別性が向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1611401281366893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting keywords in texts is important for many text mining applications. Graph-based methods have been commonly used to automatically find the key concepts in texts, however, relevant information provided by embeddings has not been widely used to enrich the graph structure. Here we modeled texts co-occurrence networks, where nodes are words and edges are established either by contextual or semantical similarity. We compared two embedding approaches -- Word2vec and BERT -- to check whether edges created via word embeddings can improve the quality of the keyword extraction method. We found that, in fact, the use of virtual edges can improve the discriminability of co-occurrence networks. The best performance was obtained when we considered low percentages of addition of virtual (embedding) edges. A comparative analysis of structural and dynamical network metrics revealed the degree, PageRank, and accessibility are the metrics displaying the best performance in the model enriched with virtual edges.
• Abstract（参考訳）: テキスト中のキーワードを検出することは、多くのテキストマイニングアプリケーションにとって重要である。 グラフベースの手法はテキスト中の重要な概念を自動的に見つけるために一般的に用いられてきたが、埋め込みによって提供される関連情報はグラフ構造を強化するために広く使われていない。 ここでは,ノードが単語であり,エッジが文脈的あるいは意味的類似性によって確立されるテキスト共起ネットワークをモデル化する。 単語埋め込みによって生成されたエッジがキーワード抽出法の品質を向上させるかどうかを確認するために,Word2vecとBERTの2つの埋め込み手法を比較した。 実際、仮想エッジを使用することで、共起ネットワークの識別性が向上することがわかった。 仮想(埋め込み)エッジの追加率の低さを考慮すると,最高の性能が得られる。 構造的および動的ネットワークメトリクスの比較分析により、仮想エッジに富んだモデルにおける最高のパフォーマンスを示す指標として、PageRank、アクセシビリティが明らかになった。

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