Med uppkomsten av användarskapat innehåll på Internet har fokus för textbrytning flyttats. Twittermeddelanden och produktbeskrivningar är exempel på nya corpora tillgängliga för textbrytning. Nyckelordsextraktion, användarmodellering och textkategorisering är alla områden som fokuserar på att använda denna nya data. Men eftersom dokumenten i dessa corpora är betydligt kortare än i de traditionella fallen, t.ex. nyhetsartiklar, finns det också nya utmaningar. I det här dokumentet fokuserar vi på nyckelordsutdrag från dokument som händelse- och produktbeskrivningar, och filmlottlinjer som ofta innehåller 30 till 60 ord. Vi föreslår en ny oövervakad nyckelordsextraktionsmetod kallad Inforlingness-baserad Keyword Extraction (IKE) som använder kluster och tre nivåer av ordutvärdering för att ta itu med utmaningarna med korta dokument. Vi utvärderar resultatet av vår strategi genom att använda manuellt märkta testuppsättningar och jämföra resultaten med andra nyckelord extraktionsmetoder, såsom CollabRank, KeyGraph, Chi-squared, och TF-IDF. Vi utvärderar också precisionen och effektiviteten hos de extraherade nyckelorden för användarmodellering och rekommendationer och rapporterar resultaten av alla tillvägagångssätt. I alla experimenten överträffar IKE konkurrensen.
Nyligen, med fokus på nyckelordsextraktion från små textkällor såsom händelse- och produktbeskrivningar (ofta håller mellan 30 och 60 ord), föreslogs en ny oövervakad nyckelordsextraktionsmetod i REF, som kallas Infoscriptionness-based Keyword Extraction, som använder kluster och tre nivåer av ordutvärdering (corpus, kluster och dokumentnivå) för att ta itu med utmaningarna med korta dokument.
Informativeness-based Keyword Extraction from Short Documents
{'venue': 'KDIR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}