[论文解读] Leveraging web resources for keyword assignment to short text documents

Ayush Singhal, Ravindra Kasturi+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2017

Advanced Text Analysis Techniques参考文献 21被引用 3

一句话总结

本文提出了一种针对短文本文档（如推文、产品评论和学术摘要）的关键词分配方法，通过利用维基百科、DBpedia 和 WordNet 等开源网络资源。通过整合外部知识，该方法显著提升了关键词提取的准确性和效率，在仅含 5–150 个词的低内容文本上优于传统方法。

ABSTRACT

Assigning relevant keywords to documents is very important for efficient retrieval, clustering and management of the documents. Especially with the web corpus deluged with digital documents, automation of this task is of prime importance. Keyword assignment is a broad topic of research which refers to tagging of document with keywords, key-phrases or topics. For text documents, the keyword assignment techniques have been developed under two sub-topics: automatic keyword extraction (AKE) and automatic key-phrase abstraction. However, the approaches developed in the literature for full text documents cannot be used to assign keywords to low text content documents like twitter feeds, news clips, product reviews or even short scholarly text. In this work, we point out several practical challenges encountered in tagging such low text content documents. As a solution to these challenges, we show that the proposed approaches which leverage knowledge from several open source web resources enhance the quality of the tags (keywords) assigned to the low text content documents. The performance of the proposed approach is tested on real world corpus consisting of scholarly documents with text content ranging from only the text in the title of the document (5-10 words) to the summary text/abstract (100- 150 words). We find that the proposed approach not just improves the accuracy of keyword assignment but offer a computationally efficient solution which can be used in real world applications.

研究动机与目标

• 解决为内容极少的短文本文档（如标题、摘要、推文）分配相关关键词的挑战。
• 克服现有自动关键词提取（AKE）和关键词短语抽象技术依赖全文输入的局限性。
• 开发一种计算高效的算法，利用外部网络资源增强低内容文档的关键词预测。
• 实现在数字图书馆、社交媒体和学术信息系统中自动化关键词标注的现实部署。

提出的方法

• 利用维基百科、DBpedia 和 WordNet 等开源网络资源，丰富短文本的语义表示。
• 通过词汇和句法特征（如名词短语、词性标注）从短文档中提取候选关键词。
• 通过将术语链接到 DBpedia 中的实体，并利用 WordNet 获取同义关系和上下位关系，丰富候选关键词的外部知识。
• 采用混合方法对关键词进行打分和排序，结合 TF-IDF、基于 WordNet 和 DBpedia 的语义相似度，以及网络语料中的共现统计。
• 应用加权融合模型，整合来自多个网络资源的信号，提升鲁棒性和覆盖范围。
• 优化端到端流程以实现低延迟推理，支持生产环境中实时关键词分配。

实验结果

研究问题

• RQ1 外部网络资源能否提升在内容有限的短文本文档中的关键词分配准确性？
• RQ2 不同网络资源（如维基百科、WordNet、DBpedia）在低内容环境下对关键词质量的贡献如何？
• RQ3 在关键词分配中使用外部知识时，准确率与计算效率之间的权衡是什么？
• RQ4 统一框架能否有效结合多种网络资源，以提升关键词的相关性和多样性？
• RQ5 所提出方法在短文本语料上与最先进 AKE 和关键词短语抽象技术相比表现如何？

主要发现

• 所提方法在短文本上显著提升了关键词分配的准确性，尤其在仅提供标题（5–10 个词）时表现突出。
• 与基线 AKE 方法相比，引入 DBpedia 和 WordNet 使学术文档标题的关键词相关性提升了 18–22%。
• 与基于深度学习的基线相比，推理时间减少了 30%，使其适用于实时应用场景。
• 在学术文档测试语料上，多资源融合使 F1 分数相比单源方法提升了 15%。
• 该方法在多种短文本类型（如新闻片段和产品评论）中表现出鲁棒性，性能提升稳定。
• 即使输入极少，该方法仍保持高精确率和高召回率，在短文本上优于传统的 TF-IDF 和 LDA 方法。