論文の概要: Automatic keyphrase extraction and annotation: modern theoretical approaches and practical solutions for text and speech
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.08006v1
- Date: Thu, 05 Nov 2026 13:31:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.699851
- Title: Automatic keyphrase extraction and annotation: modern theoretical approaches and practical solutions for text and speech
- Title（参考訳）: 自動キーフレーズ抽出とアノテーション:現代理論的アプローチとテキストと音声の実践的解法
- Abstract要約: 本稿では,現代理論的アプローチの包括的分析と自動キーフレーズ抽出の実践的解決策について述べる。
本稿では,KEの段階,文字・音声言語におけるキーフレーズの特徴,用語的ニュアンスについて検討する。
統計的,ハイブリッド,機械学習に基づく,構造的といった,自動KEのための様々な手法について論じ,詳細に分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential growth of textual and audiovisual information has made the task of automatic keyphrase extraction (KE) increasingly significant. This article provides a comprehensive analysis of contemporary theoretical approaches and practical solutions for KE across both text and speech modalities. The primary contribution of this work is its systematic synthesis of these often-disparate research strands into a unified analytical framework, highlighting the evolution of the field from statistical methods towards large language models (LLMs) and end-to-end speech processing. We examine the stages of KE, the characteristics of keyphrases in written and spoken language, and terminological nuances. Various methods for automatic KE are discussed and analyzed in detail: statistical, hybrid, machine learning-based, and structural. The review dedicates substantial attention to emerging paradigms, including keyphrase generation using LLMs, and provides a detailed overview of methodologies and challenges in automatic corpus annotation. Furthermore, we specifically analyze current directions and inherent difficulties in KE for spoken language, comparing transcript based and end-to-end acoustic approaches. This synthesis leads us to conclude that the field is moving towards a more integrated, context-aware paradigm. Future progress will depend on addressing key challenges such as data scarcity for low-resource languages, effective multimodal fusion, and the nuanced evaluation of generative KE systems.
- Abstract（参考訳）: テキストおよび音声視覚情報の指数関数的増加は、自動キーフレーズ抽出(KE)の課題をますます重要にしている。
本稿では、現代理論的アプローチの包括的分析と、テキストと音声の両モードにおけるKEの実践的解決について述べる。
この研究の主な貢献は、しばしば異なる研究領域を統一的な分析フレームワークに体系的に合成し、統計手法から大規模言語モデル(LLM)やエンドツーエンドの音声処理への分野の進化を強調することである。
本稿では,KEの段階,文字・音声言語におけるキーフレーズの特徴,用語的ニュアンスについて検討する。
統計的,ハイブリッド,機械学習に基づく,構造的といった,自動KEのための様々な手法について論じ,詳細に分析する。
本総説では, LLMを用いたキーフレーズ生成など, 新たなパラダイムに着目し, 自動コーパスアノテーションの方法論と課題について概説する。
さらに、音声言語におけるKEの現在方向と固有の難易度を分析し、テキストベースとエンドツーエンドの音響アプローチを比較した。
この合成により、この分野はより統合された文脈対応のパラダイムに向かって進んでいると結論づける。
今後の進歩は、低リソース言語におけるデータ不足、効果的なマルチモーダル融合、生成KEシステムの微妙な評価など、重要な課題に対処することに依存する。
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