Detta papper utforskar flera oövervakade metoder för automatisk nyckelordsutdragning med hjälp av mötesutskrifter. I ramverket för viktning i TFIDF (term frequency, inverse document frequency) införlivade vi del-tal (POS) information, ordklustring och meningspoäng. Vi utvärderade också en grafbaserad metod som mäter betydelsen av ett ord baserat på dess koppling till andra meningar eller ord. Systemets prestanda utvärderas på olika sätt, inklusive jämförelse med mänskligt kommenterade nyckelord med hjälp av F-mått och en viktad poäng i förhållande till orakelsystemets prestanda, samt en ny alternativ mänsklig utvärdering. Våra resultat har visat att den enkla oövervakade TFIDF metoden fungerar någorlunda bra, och den ytterligare informationen från POS och mening poäng hjälper nyckelord extraktion. Grafmetoden är dock mindre effektiv för detta område. Experiment utfördes också med taligenkänningsutmatning och vi observerade nedbrytning och olika mönster jämfört med mänskliga utskrifter.
REF använde vissa kunskapskällor som filtrering av del-Speech (POS), ordklustring och meningshalt för att återspegla dialogfunktioner, och de fann att en enkel TFIDF-baserad nyckelordsextraktion med hjälp av dessa kunskapskällor fungerar någorlunda väl.
Unsupervised Approaches for Automatic Keyword Extraction Using Meeting Transcripts
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}