Die Studie präsentiert Diff-KPE, ein neuartiges Modell zur Schlüsselwortextraktion, das drei Hauptkomponenten umfasst:
Diffusionsmodul: Erzeugt vage Schlüsselworteinbettungen, die dann in die Repräsentation jeder Kandidatenphrase injiziert werden. Dies ermöglicht es dem Modell, Informationen über Schlüsselwörter während des Extraktionsprozesses zu nutzen.
Ranking-Netzwerk: Bewertet und sortiert jede Kandidatenphrase, um die Top-k Schlüsselwörter zu extrahieren.
Überwachtes VIB: Optimiert eine Klassifizierungsverlustfunktion für jede Phrase, um informativere Phrasenrepräsentationen zu erzeugen und so die Leistung des Ranking-Netzwerks zu verbessern.
Die Experimente zeigen, dass Diff-KPE die meisten bestehenden Methoden zur Schlüsselwortextraktion auf großen Benchmarkdatensätzen wie OpenKP und KP20K übertrifft. Diff-KPE zeigt auch eine robustere Leistung auf kleineren wissenschaftlichen Datensätzen. Die Ablationsanalyse bestätigt die Wichtigkeit jeder Komponente des Modells.
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