I denna uppsats studerar vi olika centrala åtgärder som används för att förutsäga substantivfraser som förekommer i abstracts av vetenskapliga artiklar. Våra experimentella resultat visar att centralitetsmätningar förbättrar exaktheten i förutsägelsen både när det gäller precision och recall. Vi fann också att metoden för att bygga Noun Phrase Network avsevärt påverkar noggrannheten när man använder centralitet heuristics sig, men är försumbar när det används tillsammans med andra textfunktioner i beslut träd.
Användning av substantivfrasnätverk har rapporterats i REF.
Centrality Measures In Text Mining: Prediction Of Noun Phrases That Appear In Abstracts
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Student Research Workshop', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}