通过将亮点与摘要相结合增强学术论文中的无监督关键词抽取

从学术论文中自动抽取关键词是自然语言处理和信息检索领域的一个关键研究方向。尽管以往的研究主要集中在利用摘要和参考文献进行关键词抽取，本文则关注亮点部分——这是一个描述核心发现与贡献的总结，为读者提供研究的快速概览。我们的观察表明，亮点包含有价值的关键词信息，能够有效补充摘要。为了研究将亮点纳入无监督关键词抽取的影响，我们评估了三种输入场景：仅使用摘要、仅使用亮点，以及两者结合。在计算机科学 (CS) 和图书馆与信息科学 (LIS) 数据集上使用四个无监督模型进行的实验表明，将摘要与亮点结合显著提升了抽取性能。此外，我们考察了摘要与亮点在关键词覆盖率和内容上的差异，并探讨了这些差异如何影响抽取结果。数据和代码可在 https://github.com/xiangyi-njust/Highlight-KPE 获取。