論文の概要: Graph-based Semantical Extractive Text Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09701v1
- Date: Mon, 19 Dec 2022 18:30:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 14:59:58.513838
- Title: Graph-based Semantical Extractive Text Analysis
- Title（参考訳）: グラフに基づく意味抽出テキスト解析
- Authors: Mina Samizadeh
- Abstract要約: 本研究では,テキストの部分間の意味的類似性を組み込むことで,TextRankアルゴリズムの結果を改善する。
キーワード抽出とテキスト要約とは別に,本フレームワークに基づくトピッククラスタリングアルゴリズムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the past few decades, there has been an explosion in the amount of
available data produced from various sources with different topics. The
availability of this enormous data necessitates us to adopt effective
computational tools to explore the data. This leads to an intense growing
interest in the research community to develop computational methods focused on
processing this text data. A line of study focused on condensing the text so
that we are able to get a higher level of understanding in a shorter time. The
two important tasks to do this are keyword extraction and text summarization.
In keyword extraction, we are interested in finding the key important words
from a text. This makes us familiar with the general topic of a text. In text
summarization, we are interested in producing a short-length text which
includes important information about the document. The TextRank algorithm, an
unsupervised learning method that is an extension of the PageRank (algorithm
which is the base algorithm of Google search engine for searching pages and
ranking them) has shown its efficacy in large-scale text mining, especially for
text summarization and keyword extraction. this algorithm can automatically
extract the important parts of a text (keywords or sentences) and declare them
as the result. However, this algorithm neglects the semantic similarity between
the different parts. In this work, we improved the results of the TextRank
algorithm by incorporating the semantic similarity between parts of the text.
Aside from keyword extraction and text summarization, we develop a topic
clustering algorithm based on our framework which can be used individually or
as a part of generating the summary to overcome coverage problems.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、さまざまなトピックを持つさまざまなソースから生成されるデータ量が爆発的に増加した。
この膨大なデータが利用できるため、データの探索に効果的な計算ツールを採用する必要があります。
これにより、このテキストデータを処理することに焦点を当てた計算手法を開発する研究コミュニティの関心が高まっている。
テキストを凝縮して、より短い時間でより高度な理解を得られるようにすることに焦点を当てた研究の行。
これを行う2つの重要なタスクはキーワード抽出とテキスト要約である。
キーワード抽出では、テキストから重要な重要な単語を見つけることに興味がある。
これにより、テキストの一般的な話題に精通しています。
テキスト要約では、文書に関する重要な情報を含む短いテキストを作ることに興味がある。
textrankアルゴリズムは、pagerankの拡張である教師なし学習(algorithmはgoogle検索エンジンの検索とランク付けのためのベースアルゴリズム)であり、大規模なテキストマイニング、特にテキスト要約とキーワード抽出においてその効果を示している。
このアルゴリズムは、テキスト(キーワードや文)の重要部分を自動抽出し、その結果として宣言することができる。
しかし、このアルゴリズムは異なる部分間の意味的類似性を無視する。
本研究では,テキストの一部間の意味的類似性を取り入れ,テキストランクアルゴリズムの結果を改善した。
キーワード抽出とテキスト要約を別にして,個別に,あるいは要約生成の一部として使用し,カバレッジ問題を克服するフレームワークに基づくトピッククラスタリングアルゴリズムを開発した。
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