Nyckelords- och nyckelfrasextrahering är ett viktigt problem vid behandling av naturligt språk, med tillämpningar som sträcker sig från summering till semantisk sökning till dokumentklustring. Grafbaserade metoder för nyckelord och nyckelfrasextrahering undviker problemet med att förvärva en stor in-domän utbildning corpus genom att tillämpa varianter av PageRank algoritm på ett nätverk av ord. Även om grafbaserade metoder är kunskapsbaserade och lättanvända i online-system, är det fortfarande i stor utsträckning öppet om de kan dra nytta av andra centralitetsåtgärder än PageRank. I denna uppsats experimenterar vi med en rad centralitetsåtgärder på ord- och substantivfras collocation nätverk, och analyserar deras prestanda på fyra referensdatauppsättningar. Det finns inte bara centralitet åtgärder som fungerar lika bra eller bättre än PageRank, men de är mycket enklare (t.ex., grad, styrka, och grannskapets storlek). Dessutom ger centralitetsbaserade metoder resultat som är konkurrenskraftiga och i vissa fall bättre än två starka oövervakade baslinjer.
Lahiri m.fl. REF extrahera nyckelord och nyckelord bildar co-occurence nätverk av ord och från substantiv fraser collocations nätverk.
Keyword and Keyphrase Extraction Using Centrality Measures on Collocation Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}