I den här artikeln diskuteras experiment på automatisk extraktion av nyckelord från abstrakter med hjälp av en övervakad maskininlärningsalgoritm. Huvudsyftet med detta dokument är att genom att lägga till språkliga kunskaper till representationen (såsom syntaktiska funktioner), i stället för att förlita sig enbart på statistik (t.ex. termfrekvens och ngrams), uppnås ett bättre resultat mätt med nyckelord som tidigare tilldelats av professionella indexörer. Mer i detalj, extrahera NP-chunks ger en bättre precision än n-grams, och genom att lägga till POS tagg(er) som tilldelats termen som en funktion, en dramatisk förbättring av resultaten uppnås, oberoende av termen urvalsmetod tillämpas.
REF rapporterade att tillägg av vissa språkliga kunskaper (t.ex. syntaktiska funktioner) till utbildningssetet förbättrar prestandan hos den automatiska nyckelordsutsugaren jämfört med att enbart förlita sig på statistikbaserade funktioner som t.ex. termfrekvens, n-gram m.m.
Improved Automatic Keyword Extraction Given More Linguistic Knowledge
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}