无监督开放域关键词组生成
计算与语言
2023-06-21 v1
摘要
在本工作中，我们研究无监督开放域关键词组生成问题，其目标是构建一个无需使用人工标注数据且能跨域稳定表现的关键词组生成模型。为解决该问题，我们提出一个由所谓短语性（phraseness）与信息性（informativeness）两个模块组成的 seq2seq 模型，二者均可无监督且开放域地构建。短语性模块生成短语，而信息性模块引导生成朝向代表文本核心概念的那些短语。我们使用来自不同领域的八个基准数据集充分评估所提方法。在域内数据集上的结果表明，与现有无监督模型相比，我们的方法取得了最先进（SOTA）结果，且总体上将有监督与无监督方法间的差距缩小至约 16%。此外，我们证明我们的模型跨域表现稳定，因其在域外数据集上总体超越基线。
引用
@article{arxiv.2306.10755,
title = {Unsupervised Open-domain Keyphrase Generation},
author = {Lam Thanh Do and Pritom Saha Akash and Kevin Chen-Chuan Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.10755},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ACL 2023. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1207.4169 by other authors