I den här artikeln studerar vi automatisk nyckelfrasgenerering. Även om konventionella metoder för denna uppgift visar lovande resultat, de bortser från korrelation mellan nyckelfraser, vilket resulterar i dubblering och täckning frågor. För att lösa dessa problem föreslår vi en ny sekvens-till-sekvens-arkitektur för nyckelfrasgenerering som heter CorrRNN, som fångar korrelation mellan flera nyckelfraser på två sätt. För det första använder vi en täckningsvektor för att ange om ordet i källdokumentet har sammanfattats av tidigare fraser för att förbättra täckningen för nyckelfraser. För det andra beaktas tidigare fraser för att eliminera dubbla fraser och förbättra konsekvensen i resultatet. Experimentella resultat visar att vår modell avsevärt överträffar den senaste metoden på referensdatauppsättningar både i fråga om noggrannhet och mångfald.
För att övervinna denna nackdel föreslog Ref ett Seq2Seq-nätverk med korrelationsbegränsningar för generering av nyckelfraser.
Keyphrase Generation with Correlation Constraints
{'venue': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}