Många text mining metoder antar säck-of-words eller n-gram modeller för att representera dokument. Att se bortom bara orden, dvs. de explicita ytformerna, i ett dokument kan förbättra en dators förståelse av text. Eftersom forskarna är medvetna om detta har de föreslagit konceptbaserade modeller som bygger på en human-curated kunskapsbas för att införliva andra relaterade begrepp i dokumentrepresentationen. Men dessa metoder är inte önskvärda när de tillämpas på vertikala områden (t.ex. litteratur, företag osv.) På grund av låg täckning av in-domänbegrepp i den allmänna kunskapsbasen och interferens från out-of-domain-begrepp. I detta dokument föreslår vi en datadriven modell som heter Latent Keyfras Inference (LAKI ) som representerar dokument med en vektor av nära relaterade domännyckelfraser istället för enstaka ord eller befintliga begrepp i kunskapsbasen. Vi visar att man kan lära sig aktuella innehållsenheter för varje domännyckelfras, vilket gör det möjligt för en dator att göra smarta slutsatser för att upptäcka latenta dokumentnyckelfraser, som går längre än bara explicita omnämnanden. Jämfört med de senaste dokumentrepresentationsmetoderna fyller LAKI gapet mellan bag-of-words och konceptbaserade modeller genom att använda domännyckelfraser som den grundläggande representationsenheten. Den avlägsnar beroendet av en kunskapsbas samtidigt som den ger nyckelfraser som lätt kan tolkas. Vid utvärdering mot 8 andra metoder på två text mining uppgifter över två corpora, LAKI överträffade alla.
På senare tid representerade REF dokument med vektorer av nära relaterade domännyckelfraser.
Representing Documents via Latent Keyphrase Inference
{'venue': 'Proceedings of the ... International World-Wide Web Conference. International WWW Conference', 'journal': 'Proceedings of the ... International World-Wide Web Conference. International WWW Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}