Textdata är allmänt förekommande och spelar en viktig roll i stordatatillämpningar. Textdata är dock mestadels ostrukturerade. Att omvandla ostrukturerad text till strukturerade enheter (t.ex. semantiskt meningsfulla fraser) kommer att avsevärt minska semantisk tvetydighet och öka kraften och effektiviteten i att manipulera sådana data med hjälp av databasteknik. Gruvkvalitetsfraser är således ett kritiskt forskningsproblem inom området databaser. I detta dokument föreslår vi ett nytt ramverk som extraherar kvalitetsfraser från textkorpora som är integrerade med fasasegmentering. Ramverket kräver endast begränsad utbildning, men kvaliteten på de fraser som genereras är nära det mänskliga omdömet. Dessutom är metoden skalbar: både beräkningstiden och det utrymme som krävs växer linjärt när corpus storlek ökar. Våra experiment på stora textkorpora visar den nya metodens kvalitet och effektivitet.
Nyligen föreslog Ref ett nytt ramverk som extraherar kvalitetsfraser från textkorpora integrerad med fasa segmentering.
Mining Quality Phrases from Massive Text Corpora
{'venue': "SIGMOD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}