論文の概要: Unsupervised extraction of local and global keywords from a single text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14005v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 06:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 20:03:08.324513
• Title: Unsupervised extraction of local and global keywords from a single text
• Title（参考訳）: 単一テキストからの局所的・大域的キーワードの教師なし抽出
• Authors: Lida Aleksanyan, Armen E. Allahverdyan,
• Abstract要約: テキストからキーワードを抽出する非教師付きコーパス非依存手法を提案する。 それは、単語の空間分布と、単語のランダムな置換に対するこの分布の応答に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an unsupervised, corpus-independent method to extract keywords from a single text. It is based on the spatial distribution of words and the response of this distribution to a random permutation of words. As compared to existing methods (such as e.g. YAKE) our method has three advantages. First, it is significantly more effective at extracting keywords from long texts. Second, it allows inference of two types of keywords: local and global. Third, it uncovers basic themes in texts. Additionally, our method is language-independent and applies to short texts. The results are obtained via human annotators with previous knowledge of texts from our database of classical literary works (the agreement between annotators is from moderate to substantial). Our results are supported via human-independent arguments based on the average length of extracted content words and on the average number of nouns in extracted words. We discuss relations of keywords with higher-order textual features and reveal a connection between keywords and chapter divisions.
• Abstract（参考訳）: テキストからキーワードを抽出する非教師付きコーパス非依存手法を提案する。 それは、単語の空間分布と、単語のランダムな置換に対するこの分布の応答に基づいている。 既存の方法(例えばYAKE)と比較して、我々の方法には3つの利点がある。 まず、長いテキストからキーワードを抽出する方がはるかに効果的である。 第二に、ローカルとグローバルの2種類のキーワードを推論できる。 第3に、テキストの基本的なテーマを明らかにする。 さらに,本手法は言語に依存しず,短いテキストに適用できる。 結果は、古典文学作品のデータベースから以前の文献の知識を持つ人間アノテータを通して得られる(アノテータ間の合意は、中程度から実質的なものである)。 この結果は,抽出した内容語の平均長と抽出した単語の平均名詞数に基づいて,人間に依存しない議論を通じて支持される。 本稿では,高次テキスト特徴とキーワードの関係を論じ,キーワードと章分割の関連を明らかにする。

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