Nyckelord ger semantiska metadata som sammanfattar och karakteriserar dokument. Detta dokument beskriver Kea, en algoritm för att automatiskt extrahera nyckelfraser från text. Kea identifierar kandidatnyckelfraser med hjälp av lexiska metoder, beräknar funktionsvärden för varje kandidat och använder en maskininlärningsalgoritm för att förutsäga vilka kandidater som är bra nyckelfraser. Maskininlärningsprogrammet bygger först en förutsägelsemodell med hjälp av träningsdokument med kända nyckelfraser, och använder sedan modellen för att hitta nyckelfraser i nya dokument. Vi använder en stor test corpus för att utvärdera Keas effektivitet när det gäller hur många namngivna nyckelfraser som är korrekt identifierade. Systemet är enkelt, robust och offentligt tillgängligt.
Den andra metoden, KEA (Automatic Keyfras Extraction) REF, bygger en Naïve Bayes lärande modell med hjälp av utbildningsdokument med kända nyckelfraser, och sedan använder modellen för att hitta nyckelfraser i nya dokument.
KEA: Practical Automatic Keyphrase Extraction
{'venue': "DL '99", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}