轻度过滤广播新闻的关键短语抽取
计算与语言
2013-06-21 v1 信息检索
摘要
本文探讨了轻量过滤对应用于广播新闻（BN）的自动关键短语抽取（AKE）的影响。关键短语是最能表征文档内容的词语和表达。关键短语常用于文档索引或作为进一步处理的特征。这使得提高 AKE 准确性尤为重要。我们假设从文档中过滤掉边缘相关的句子会提高 AKE 准确性。我们的实验证实了这一假设。仅消除 10% 的文档句子就使 AKE 的精确率和召回率提高了 2%。AKE 构建于遵循监督学习方法的 MAUI 工具包之上。我们在一个由 8 个 BN 节目组成的金标准上训练和测试了我们的 AKE 方法，其中包含 110 篇手动标注的新闻故事。实验在一个用于电视和广播新闻/节目的多媒体监控解决方案（MMS）系统中进行，该系统每日运行，监控 12 个电视频道和 4 个广播频道。
引用
@article{arxiv.1306.4890,
title = {Key Phrase Extraction of Lightly Filtered Broadcast News},
author = {Luis Marujo and Ricardo Ribeiro and David Martins de Matos and João P. Neto and Anatole Gershman and Jaime Carbonell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1306.4890},
year = {2013}
}
备注
In 15th International Conference on Text, Speech and Dialogue (TSD 2012)