Att automatiskt tilldela nyckelfraser till dokument har en stor variation av program. Här fokuserar vi på nyckelfrasextrahering av vetenskapliga publikationer och presenterar en ny uppsättning funktioner för övervakad inlärning av nyckelfraser. Även om dessa egenskaper är avsedda för att extrahera nyckelfraser från vetenskapliga artiklar, på grund av deras allmängiltighet och robusthet, bör de också ha användning inom andra områden. Med hjälp av dessa funktioner uppnådde SZTERGAK toppresultat på SemEval-2 delad uppgift om automatisk nyckelfrasextraktion från vetenskapliga artiklar och överskred dess baslinje med 10%.
REF presenterar en uppsättning nya och effektiva funktioner för automatisk nyckelfrasextrahering från vetenskapliga artiklar.
SZTERGAK : Feature Engineering for Keyphrase Extraction
{'venue': 'Workshop on Semantic Evaluations (SemEval)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}