論文の概要: Improving Performance of Automatic Keyword Extraction (AKE) Methods Using PoS-Tagging and Enhanced Semantic-Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05031v2
• Date: Thu, 23 Jan 2025 14:42:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:56:32.468511
• Title: Improving Performance of Automatic Keyword Extraction (AKE) Methods Using PoS-Tagging and Enhanced Semantic-Awareness
• Title（参考訳）: PoSタグと意味認識の強化による自動キーワード抽出(AKE)手法の性能向上
• Authors: Enes Altuncu, Jason R. C. Nurse, Yang Xu, Jie Guo, Shujun Li,
• Abstract要約: 本稿では, AKE法の性能向上のための, 単純だが効果的なポストプロセッシングに基づくユニバーサルアプローチを提案する。 本稿では,PoSタグ付けステップと2つの意味情報ソースから検索した単語の種類について考察する。 また,5種類のSOTA(State-of-the-art (SOTA) AKE法において,提案手法の有効性を持続的に改善し,その性能を最大100%向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.993311152164658
• License:
• Abstract: Automatic keyword extraction (AKE) has gained more importance with the increasing amount of digital textual data that modern computing systems process. It has various applications in information retrieval (IR) and natural language processing (NLP), including text summarisation, topic analysis and document indexing. This paper proposes a simple but effective post-processing-based universal approach to improve the performance of any AKE methods, via an enhanced level of semantic-awareness supported by PoS-tagging. To demonstrate the performance of the proposed approach, we considered word types retrieved from a PoS-tagging step and two representative sources of semantic information - specialised terms defined in one or more context-dependent thesauri, and named entities in Wikipedia. The above three steps can be simply added to the end of any AKE methods as part of a post-processor, which simply re-evaluate all candidate keywords following some context-specific and semantic-aware criteria. For five state-of-the-art (SOTA) AKE methods, our experimental results with 17 selected datasets showed that the proposed approach improved their performances both consistently (up to 100% in terms of improved cases) and significantly (between 10.2% and 53.8%, with an average of 25.8%, in terms of F1-score and across all five methods), especially when all the three enhancement steps are used. Our results have profound implications considering the ease to apply our proposed approach to any AKE methods and to further extend it.
• Abstract（参考訳）: 自動キーワード抽出(AKE)は、現代のコンピュータシステムで処理されるデジタルテキストデータの量の増加により、より重要になっている。 情報検索(IR)や自然言語処理(NLP)には、テキスト要約、トピック分析、文書インデックス作成など、さまざまな応用がある。 本稿では, PoS-tagging による意味認識の高度化による AKE 手法の性能向上のための, 単純だが効果的なポストプロセッシングに基づくユニバーサルアプローチを提案する。 提案手法の性能を示すために,PoSタグ付けステップと2つの代表的な意味情報ソースから抽出した単語タイプについて検討した。 上記の3つのステップは、後処理の一部としてAKEメソッドの最後に簡単に追加することができる。 5つの最先端(SOTA)AKE法について、17個のデータセットを用いた実験結果から,提案手法は,F1スコアで平均25.8%,および5つの手法で平均25.8%,特に3つの拡張ステップを使用する場合において,連続的に(改善事例で最大100%まで)性能を向上したことがわかった。 提案手法を任意のAKE手法に適用し,さらに拡張することの容易さを考慮して,本研究の結果は深い意味を持つ。

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