Vi föreslår en ny ram för ämnesmärkning som tilldelar de mest representativa fraserna för en viss uppsättning meningar som täcker samma ämne. Vi bygger en inbegripelse diagram över fraser som extraheras från meningarna, och använda inbegripandet relationer för att identifiera och välja de mest relevanta fraser. Vi aggregerar sedan de utvalda fraserna med hjälp av fras generalisering och sammanslagning. Vi motiverar vår strategi genom att tillämpa över konversationsdata, och visar att vårt ramverk förbättrar prestanda avsevärt jämfört med basalgoritmer.
REF införde en ämnesmärkningsmetod som tilldelar de mest representativa fraserna för en viss uppsättning meningar som täcker samma ämne.
Towards Topic Labeling with Phrase Entailment and Aggregation
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}