I detta dokument introducerar och jämför vi mellan två nya metoder, övervakade och oövervakade, för att identifiera de nyckelord som ska användas vid utvinningssammanfattning av textdokument. Båda våra strategier bygger på den grafbaserade syntaktiska representationen av text och webbdokument, vilket förbättrar den traditionella vektor-rymdmodellen genom att ta hänsyn till vissa strukturella dokumentfunktioner. I det övervakade tillvägagångssättet utbildar vi klassificeringsalgoritmer på en sammanfattad samling dokument i syfte att skapa en nyckelordsidentifieringsmodell. I det oövervakade tillvägagångssättet kör vi HITS-algoritmen på dokumentgrafer under antagandet att topprankade noder ska representera dokumentets nyckelord. Våra experiment på en samling referenssammanfattningar visar att med en uppsättning sammanfattande utbildningsdokument ger den övervakade klassificeringen högsta identifikationsnoggrannheten för nyckelordet, medan den högsta F-mätaren uppnås med en enkel gradbaserad rankning. Dessutom är det tillräckligt att bara utföra den första iterationen av HITS i stället för att driva den till dess konvergens.
REF tillämpade HITS-algoritm på ordgrafen i ett dokument för att extrahera nyckelfraser.
Graph-Based Keyword Extraction for Single-Document Summarization
{'venue': 'Coling 2008: Proceedings of the workshop Multi-source Multilingual Information Extraction and Summarization', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}