[论文解读] GLEAKE: Global and Local Embedding Automatic Keyphrase Extraction

Javad Rafiei Asl, Juan M. Banda|arXiv (Cornell University)|May 19, 2020

Advanced Text Analysis Techniques被引用 7

一句话总结

GLEAKE 是一种无监督的关键短语抽取方法，通过结合全局和局部文本嵌入来识别文档中的重要短语。通过构建基于嵌入的图并应用网络分析，它在五个不同领域的 AKE 数据集上超越了当前最先进方法，展示了在无需人工标注数据的情况下捕捉语义和句法结构的优越性能。

ABSTRACT

Automated methods for granular categorization of large corpora of text documents have become increasingly more important with the rate scientific, news, medical, and web documents are growing in the last few years. Automatic keyphrase extraction (AKE) aims to automatically detect a small set of single or multi-words from within a single textual document that captures the main topics of the document. AKE plays an important role in various NLP and information retrieval tasks such as document summarization and categorization, full-text indexing, and article recommendation. Due to the lack of sufficient human-labeled data in different textual contents, supervised learning approaches are not ideal for automatic detection of keyphrases from the content of textual bodies. With the state-of-the-art advances in text embedding techniques, NLP researchers have focused on developing unsupervised methods to obtain meaningful insights from raw datasets. In this work, we introduce Global and Local Embedding Automatic Keyphrase Extractor (GLEAKE) for the task of AKE. GLEAKE utilizes single and multi-word embedding techniques to explore the syntactic and semantic aspects of the candidate phrases and then combines them into a series of embedding-based graphs. Moreover, GLEAKE applies network analysis techniques on each embedding-based graph to refine the most significant phrases as a final set of keyphrases. We demonstrate the high performance of GLEAKE by evaluating its results on five standard AKE datasets from different domains and writing styles and by showing its superiority with regards to other state-of-the-art methods.

研究动机与目标

• 解决在缺乏人工标注数据的低资源环境下关键短语抽取的挑战。
• 通过整合候选短语的全局和局部嵌入表示来提升关键短语检测性能。
• 开发一种无监督方法，利用句法和语义信息，无需监督微调。
• 在多样化的领域和写作风格中评估该方法，以确保其鲁棒性和泛化能力。

提出的方法

• GLEAKE 从文档中的单字和多字表达中构建候选短语。
• 它使用预训练的词和短语嵌入来表示每个候选短语的句法和语义特征。
• 该方法为全局（文档级）和局部（句子级）上下文分别构建基于嵌入的图。
• 对每个图应用网络分析技术，如节点中心性度量，以对短语进行排序并选择最重要的短语。
• 最终的关键短语集合通过结合并优化来自全局和局部图分析的结果获得。
• 该方法完全无监督，仅依赖文本输入和预训练嵌入，无需人工标注的关键短语。

实验结果

研究问题

• RQ1 统一框架能否有效结合全局和局部嵌入表示以提升关键短语抽取性能？
• RQ2 通过基于嵌入的图整合句法和语义信息在多大程度上提升了关键短语检测能力？
• RQ3 GLEAKE 在无监督条件下跨多样化领域和写作风格的泛化能力如何？
• RQ4 在精确率、召回率和 F1 分数方面，GLEAKE 与当前最先进无监督和有监督 AKE 方法相比表现如何？

主要发现

• GLEAKE 在五个标准 AKE 基准数据集上实现了最先进性能，涵盖科学、新闻、医学和网络文本等不同领域。
• 该方法在 F1 分数上超越了现有无监督方法，证明了结合全局和局部嵌入的有效性。
• 基于嵌入图的网络分析成功识别出显著短语，通过捕捉短语表示中的结构重要性。
• 同时整合全局和局部上下文比单独使用任一上下文能带来更鲁棒和准确的关键短语检测。
• 该方法在多种文本类型中保持强劲性能，表明其在真实应用场景中的泛化能力。
• 结果表明，无监督的 GLEAKE 缩小了与有监督方法之间的性能差距，尤其在低资源设置下表现显著。