論文の概要: Optimizing Keyphrase Ranking for Relevance and Diversity Using Submodular Function Optimization (SFO)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20080v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 05:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:34.019544
• Title: Optimizing Keyphrase Ranking for Relevance and Diversity Using Submodular Function Optimization (SFO)
• Title（参考訳）: 部分モジュラ関数最適化(SFO)を用いた関連性と多様性のためのキーワードランク付けの最適化
• Authors: Muhammad Umair, Syed Jalaluddin Hashmi, Young-Koo Lee,
• Abstract要約: キーワードランキングは情報検索と要約において重要な役割を果たす。 伝統的な手法は、しばしば多様性を見落とし、結果として冗長なキーフレーズをもたらす。 キーフレーズランキングにおける妥当性と多様性のバランスをとるために,サブモジュール関数最適化(SFO)を用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7869482272876622
• License:
• Abstract: Keyphrase ranking plays a crucial role in information retrieval and summarization by indexing and retrieving relevant information efficiently. Advances in natural language processing, especially large language models (LLMs), have improved keyphrase extraction and ranking. However, traditional methods often overlook diversity, resulting in redundant keyphrases. We propose a novel approach using Submodular Function Optimization (SFO) to balance relevance and diversity in keyphrase ranking. By framing the task as submodular maximization, our method selects diverse and representative keyphrases. Experiments on benchmark datasets show that our approach outperforms existing methods in both relevance and diversity metrics, achieving SOTA performance in execution time. Our code is available online.
• Abstract（参考訳）: キーワードランキングは、関連情報のインデックス化と検索を効率的に行うことで、情報検索と要約において重要な役割を担っている。 自然言語処理の進歩、特に大きな言語モデル(LLM)は、キーフレーズの抽出とランキングを改善した。 しかし、伝統的な手法は、しばしば多様性を見落とし、結果として冗長なキーフレーズをもたらす。 キーフレーズランキングにおける妥当性と多様性のバランスをとるために,サブモジュール関数最適化(SFO)を用いた新しい手法を提案する。 タスクを部分モジュラー最大化(submodular maximization)としてフレーミングすることで,多様かつ代表的なキーフレーズを選択する。 ベンチマークデータセットの実験から,本手法は妥当性と多様性の両指標において既存手法よりも優れており,実行時のSOTA性能が向上していることが示された。 私たちのコードはオンラインで利用可能です。

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