Segmentering text i semantiskt sammanhängande fragment förbättrar läsbarheten av text och underlättar uppgifter som textsammanfattning och passage hämtning. I den här artikeln presenterar vi en ny oövervakad algoritm för linjär textsegmentering (TS) som utnyttjar ordinbäddningar och ett mått på semantisk relativitet av korta texter för att konstruera ett semantiskt relationsdiagram över dokumentet. Semantiskt sammanhängande segment härleds sedan från maximal klick i relationskurvan. Algoritmen utför konkurrenskraftigt på en standard syntetisk datauppsättning och överträffar den bäst presterande metoden på en real-world (dvs. icke-artificiell) datauppsättning av politiska manifest.
REF använde semantisk relativitet av ord inbäddningar genom att identifiera kliquer i en graf.
Unsupervised Text Segmentation Using Semantic Relatedness Graphs
{'venue': '*SEM@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}