Nyckelfraser kan ge mycket kondenserad och värdefull information som gör det möjligt för användare att snabbt få de viktigaste idéerna. Uppgiften att automatiskt utvinna dem har fått stor uppmärksamhet under de senaste årtiondena. Olika från tidigare studier, som oftast fokuserar på att automatiskt extrahera nyckelfraser från dokument eller artiklar, i denna studie, ansåg vi problemet med att automatiskt extrahera nyckelfraser från tweets. På grund av de långa begränsningarna för Twitter-liknande webbplatser, prestandan av befintliga metoder brukar minska kraftigt. Vi föreslog en ny djupt återkommande neurala nätverk (RNN) modell för att kombinera sökord och kontextinformation för att utföra detta problem. För att utvärdera den föreslagna metoden har vi också konstruerat en storskalig datauppsättning som samlats in från Twitter. De experimentella resultaten visade att den föreslagna metoden presterar betydligt bättre än tidigare metoder.
Till exempel, REF föreslå en neural nätverksmodell för att extrahera nyckelfraser från Tweets.
Keyphrase Extraction Using Deep Recurrent Neural Networks on Twitter
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}