Befintliga grafbaserade rankningsmetoder för nyckelfrasextrahering beräknar en enda viktig poäng för varje ord via en enda slumpmässig gång. Motiverade av det faktum att både dokument och ord kan representeras av en blandning av semantiska ämnen, föreslår vi att bryta traditionella slumpmässiga promenader i flera slumpmässiga promenader specifika för olika ämnen. På så sätt bygger vi en Topical PageRank (TPR) på ordgrafik för att mäta ordets betydelse med avseende på olika ämnen. Efter det, med tanke på ämnet distribution av dokumentet, vi ytterligare beräkna ranking poäng av ord och extrahera de högst rankade som nyckelfraser. Experimentella resultat visar att TPR överträffar state-of-the-art nyckelfras extraktionsmetoder på två datauppsättningar under olika utvärderingsmått.
REF sönderdela en traditionell slumpmässig promenad i flera slumpmässiga promenader specifika för olika ämnen, som heter Topical PageRank (TPR).
Automatic Keyphrase Extraction via Topic Decomposition
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}