Keyfras ger mycket sammanfattande information som effektivt kan användas för att förstå, organisera och hämta textinnehåll. Även om tidigare studier har tillhandahållit många fungerande lösningar för automatiserad nyckelfrasextrahering, delade de vanligen in det till-vara-summariserade innehållet i flera textbitar, sedan rangordnade och valde de mest meningsfulla. Dessa tillvägagångssätt kunde varken identifiera nyckelfraser som inte förekommer i texten eller fånga den verkliga semantiska innebörden bakom texten. Vi föreslår en generativ modell för nyckelfrasförutsägelse med en kodare-dekoderram, som effektivt kan övervinna de ovan nämnda nackdelarna. Vi namnger det som djup nyckelfras generation eftersom det försöker fånga den djupa semantiska innebörden av innehållet med en djupt lärande metod. Empirisk analys av sex datauppsättningar visar att vår föreslagna modell inte bara uppnår en betydande prestandaökning på att extrahera nyckelfraser som visas i källtexten, utan också kan generera frånvarande nyckelfraser baserade på textens semantiska betydelse. Kod och datauppsättning finns på https://github.com/memray/seq2seq-keyfras.
Meng m.fl. I REF föreslogs en nyckelfras för prognosgenereringsmodell baserad på ramen för kodare och kodare.
Deep Keyphrase Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}