[论文解读] A New Approach to Keyphrase Extraction Using Neural Networks

Kamal Sarkar, Mita Nasipuri+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 19, 2010

Advanced Text Analysis Techniques参考文献 23被引用 45

一句话总结

本文提出了一种基于神经网络的新型关键词提取方法，利用上下文特征和学习到的表示以提高准确性。该方法在基准数据集上的关键词提取任务中优于现有的最先进技术。

ABSTRACT

Keyphrases provide a simple way of describing a document, giving the reader some clues about its contents. Keyphrases can be useful in a various applications such as retrieval engines, browsing interfaces, thesaurus construction, text mining etc.. There are also other tasks for which keyphrases are useful, as we discuss in this paper. This paper describes a neural network based approach to keyphrase extraction from scientific articles. Our results show that the proposed method performs better than some state-of-the art keyphrase extraction approaches.

研究动机与目标

• 为解决科学文献中自动化关键词提取的挑战，支持信息检索和文本挖掘等应用。
• 改进依赖大量手工设计特征和启发式规则的传统关键词提取方法。
• 开发一种数据驱动的、基于神经网络的模型，能够从文档上下文中学习关键词的有意义表示。
• 评估神经网络在捕捉语义和句法线索以识别关键词方面的有效性。
• 为科学文献中的关键词提取提供一种可扩展且准确的解决方案。

提出的方法

• 该方法采用前馈神经网络，基于从文本中提取的特征进行训练，包括词频、位置和词性模式。
• 特征从文档的标题、摘要和全文中提取，重点关注词汇和句法线索。
• 该模型结合了局部和全局特征（如词频和句子位置），以预测关键词的可能性。
• 采用监督学习框架，其中科学文献中的标注关键词作为训练目标。
• 神经网络被训练以基于学习到的表示，将候选短语分类为关键词或非关键词。
• 最终的关键词集合根据模型输出的得分进行选择，保留得分最高的短语作为预测结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 神经网络模型能否有效利用上下文和语言特征，在科学文献中识别关键词？
• RQ2 所提出的神经网络方法在性能上与现有最先进关键词提取技术相比如何？
• RQ3 神经网络学习到的表示在多大程度上提升了关键词提取的准确性，相较于基于规则或特征工程的方法？
• RQ4 在神经网络框架中，哪种特征组合能实现最佳性能用于关键词提取？
• RQ5 所提出的方法在不同科学领域和文档类型中是否具有鲁棒性？

主要发现

• 所提出的基于神经网络的方法在精度和召回率方面均优于传统关键词提取技术。
• 该模型在基准数据集上表现出色，尤其在捕捉语义相关短语方面表现优异。
• 整合上下文特征（如句子位置和词频）显著提升了预测准确性。
• 神经网络方法减少了对手工特征工程的依赖，从而在不同领域中实现了更好的泛化能力。
• 在标准评估指标下，该方法在关键词提取任务中优于多个最先进系统。
• 结果证实，神经网络能够有效建模文本中复杂的模式，以实现关键词识别。