Tidigare metoder utför vanligtvis nyckelfrasens extraktionsuppgift för enskilda dokument separat utan interaktioner för varje dokument, under antagandet att dokumenten anses vara oberoende av varandra. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt som heter CollabRank till kollaborativ en-dokument nyckelfras extraktion genom att använda sig av ömsesidiga influenser av flera dokument i ett kluster sammanhang. CollabRank implementeras genom att först använda klusteralgoritmen för att få fram lämpliga dokumentkluster, och sedan använda den grafbaserade rankningsalgoritmen för kollaborativ nyckelfrasextraktion i varje kluster. Experimentella resultat visar det föreslagna tillvägagångssättets uppmuntrande resultat. Olika klusteralgoritmer har undersökts och vi finner att systemets prestanda är positivt beroende av kvaliteten på dokumentkluster.
Wan och Xiao REF utvecklade också CollabRank, vilket förbättrar nyckelfrasen extraktion uppgift genom att använda sig av ömsesidiga influenser av flera dokument i ett kluster sammanhang.
CollabRank: Towards a Collaborative Approach to Single-Document Keyphrase Extraction
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}