Fugu-MT 論文翻訳(概要): Query-Based Keyphrase Extraction from Long Documents

論文の概要: Query-Based Keyphrase Extraction from Long Documents

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05391v1
Date: Wed, 11 May 2022 10:29:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-12 18:50:35.830603
Title: Query-Based Keyphrase Extraction from Long Documents
Title（参考訳）: 長文文書からの問合せに基づくキーワード抽出
Authors: Martin Docekal, Pavel Smrz
Abstract要約: 本稿では,長文をチャンクすることでキーフレーズ抽出の問題を克服する。システムは、事前訓練されたBERTモデルを採用し、それを適応して、与えられたテキストがキーフレーズを形成する確率を推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.823229052465654
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Transformer-based architectures in natural language processing force input size limits that can be problematic when long documents need to be processed. This paper overcomes this issue for keyphrase extraction by chunking the long documents while keeping a global context as a query defining the topic for which relevant keyphrases should be extracted. The developed system employs a pre-trained BERT model and adapts it to estimate the probability that a given text span forms a keyphrase. We experimented using various context sizes on two popular datasets, Inspec and SemEval, and a large novel dataset. The presented results show that a shorter context with a query overcomes a longer one without the query on long documents.
Abstract（参考訳）: 自然言語処理におけるトランスフォーマーベースのアーキテクチャは、長い文書を処理する必要がある場合に問題となる入力サイズ制限を強制する。本稿では,キーフレーズを抽出すべきトピックを定義するクエリとしてグローバルコンテキストを維持しながら,長い文書をチャンクすることで,キーフレーズ抽出におけるこの問題を克服する。開発したシステムは、事前学習されたBERTモデルを用いて、与えられたテキストがキーフレーズを形成する確率を推定する。 InspecとSemEvalという2つの一般的なデータセットと、大きな新しいデータセットを用いて、さまざまなコンテキストサイズを実験した。その結果,クエリの短いコンテキストでは,長いドキュメントのクエリを使わずに長いコンテキストを克服できることがわかった。

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