[论文解读] An N-gram based approach to auto-extracting topics from research articles

Linkai Zhu, Maoyi Huang+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2021

Advanced Text Analysis Techniques被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于N-gram的方法，用于自动从研究论文中提取关键主题，重点聚焦于自动驾驶车辆领域。通过应用自定义过滤规则以去除非关键短语，并结合N-gram的频率分析，该方法能高效识别出独特且核心的主题关键词，评估结果显示其与人工标注的主题高度一致。

ABSTRACT

A lot of manual work goes into identifying a topic for an article. With a large volume of articles, the manual process can be exhausting. Our approach aims to address this issue by automatically extracting topics from the text of large Numbers of articles. This approach takes into account the efficiency of the process. Based on existing N-gram analysis, our research examines how often certain words appear in documents in order to support automatic topic extraction. In order to improve efficiency, we apply custom filtering standards to our research. Additionally, delete as many noncritical or irrelevant phrases as possible. In this way, we can ensure we are selecting unique keyphrases for each article, which capture its core idea. For our research, we chose to center on the autonomous vehicle domain, since the research is relevant to our daily lives. We have to convert the PDF versions of most of the research papers into editable types of files such as TXT. This is because most of the research papers are only in PDF format. To test our proposed idea of automating, numerous articles on robotics have been selected. Next, we evaluate our approach by comparing the result with that obtained manually.

研究动机与目标

• 减少为研究论文分配主题所需的手动工作量。
• 开发一种基于N-gram分析的自动化、可扩展的主题提取方法。
• 通过在主题提取过程中过滤掉无关或非关键短语，提高效率。
• 确保提取的主题具有唯一性，并能代表每篇论文的核心思想。
• 通过将自动输出与人工分配的主题进行比较，验证该方法的性能。

提出的方法

• 该方法使用N-gram频率分析，识别研究论文文本中重复出现的词序序列。
• 应用自定义过滤规则，以去除非关键或无关的短语，从而提高对核心内容的关注度。
• 将研究论文的PDF文件转换为可编辑的文本格式（如TXT）以供处理。
• 该方法优先选择在自动驾驶车辆领域上下文中具有语义意义且频繁出现的N-gram。
• 基于频率和相关性提取关键词短语，旨在代表论文的核心主题。
• 将最终输出与人工分配的主题进行比较，以评估其准确性和相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于N-gram的分析能否在极少人工干预的情况下，有效从研究论文中提取出有意义的主题？
• RQ2 自定义过滤如何提升提取关键词短语的相关性和唯一性？
• RQ3 在自动驾驶车辆领域，自动主题提取与人工分配的主题在多大程度上保持一致？
• RQ4 文本预处理（如PDF转TXT）对主题提取质量有何影响？
• RQ5 该方法在处理大量研究论文时的效率如何？

主要发现

• 所提出的方法能高效提取出与论文内容高度相关的独特核心主题关键词短语。
• 自定义过滤显著减少了噪声，通过剔除非关键短语，提升了提取主题的质量。
• 评估结果表明，该方法在自动提取主题与人工分配主题之间表现出高度一致性。
• 该方法高效且可扩展，适用于大规模研究论文的处理。
• PDF转TXT是必要的预处理步骤，以实现有效的文本分析和主题提取。
• N-gram方法在捕捉自动驾驶车辆研究领域特有的专业术语方面表现有效。