Många akademiska tidskrifter ber sina författare att ge en lista på omkring fem till femton nyckelord, att visas på första sidan i varje artikel. Eftersom dessa nyckelord ofta är fraser med två eller flera ord, föredrar vi att kalla dem nyckelord. Det finns förvånansvärt många olika uppgifter för vilka nyckelfraser är användbara, som vi diskuterar i detta dokument. Senaste kommersiella programvara, såsom Microsofts Word 97 och Verity Search 97, innehåller algoritmer som automatiskt extraherar nyckelfraser från dokument. 1 I detta dokument närmar vi oss problemet med att automatiskt extrahera nyckelfraser ur texten som en övervakad inlärningsuppgift. Vi behandlar ett dokument som en uppsättning fraser, som inlärningsalgoritmen måste lära sig att klassificera som positiva eller negativa exempel på nyckelfraser. Vår första uppsättning experiment tillämpar C4.5 beslut träd induktionsalgoritm för denna inlärning uppgift. Den andra uppsättningen experiment tillämpar GenEx algoritmen för uppgiften. Vi utvecklade Genex-algoritmen speciellt för den här uppgiften. Den tredje uppsättningen experiment undersöker prestanda av GenEx på uppgiften av metadatagenerering, i förhållande till prestandan av Microsofts Word 97. Den fjärde och sista uppsättningen experiment undersöker utförandet av GenEx på uppgiften att belysa, i förhållande till Verity Sök 97. De experimentella resultaten stöder påståendet att en specialiserad inlärningsalgoritm (GenEx) kan generera bättre nyckelfraser än en allmän inlärningsalgoritm (C4.5) och de icke-lärande algoritmer som används i kommersiell programvara (Word 97 och Search 97).
Uppgiften nyckelfras extraktion kom upp på 1990-talet och behandlades först som en övervakad inlärning problem i GenEx systemet REF.
Learning to Extract Keyphrases from Text
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}