Vi studerar problemet med att generera nyckelfraser som sammanfattar de viktigaste punkterna i ett visst dokument. Även sekvens-till-sekvens (seq2seq) modeller har uppnått anmärkningsvärda prestanda på denna uppgift (Meng et al., 2017), modellutbildning bygger ofta på stora mängder märkta data, vilket endast är tillämpligt på resursrika domäner. I detta dokument föreslår vi delvis övervakade nyckelfrasgenereringsmetoder genom att utnyttja både märkta data och storskaliga omärkta prover för lärande. Två strategier föreslås. Först, omärkta dokument först taggas med syntetiska nyckelfraser som erhållits från oövervakade nyckelfras extraktionsmetoder eller en självlärande algoritm, och sedan kombineras med märkta prover för utbildning. Dessutom undersöker vi en multi-task lärande ram för att gemensamt lära sig att generera nyckelfraser samt titlarna på artiklarna. Experimentella resultat visar att våra halvövervakade inlärningsbaserade metoder överträffar en toppmodern modell som endast är utbildad med märkta data.
För att lösa detta problem föreslog Ref en delvis övervakad nyckelfrasgenereringsmodell genom att utnyttja både rikliga omärkta data och begränsade märkta data.
Semi-Supervised Learning for Neural Keyphrase Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}