키워드 추출

Keyword extraction

키워드 추출은 문서의 주제를 가장 잘 설명하는 용어의 자동 식별으로 작업한다.[1][2]

주요 문구, 주요 용어, 주요 세그먼트 또는 단지 키워드는 문서에 포함된 가장 관련성이 높은 정보를 나타내는 용어를 정의하는 데 사용되는 용어다.용어는 다르지만 기능은 동일하다: 문서에서 논의되는 주제의 특성화.키워드 추출 과제는 텍스트 마이닝, 정보 추출, 정보 검색 및 자연어 처리(NLP)에서 중요한 문제다.[3]

키워드 할당 대 추출

키워드 할당 방법은 대략 다음과 같이 나눌 수 있다.

  • 키워드 할당(제어된 어휘 또는 분류법에서 선택됨) 및
  • 키워드 추출(원문 텍스트에 명시적으로 언급된 단어 중에서 선택됨).

자동 키워드 추출 방법은 감독, 반 감독 또는 감독 없이 할 수 있다.[4][5]감독되지 않은 방법은 이러한 방법의 일부 또는 대부분을 결합한 단순한 통계, 언어학 또는 그래프 기반 또는 앙상블 방식으로 더욱 나눌 수 있다.[6]

참조

  1. ^ Beliga, Slobodan; Ana, Meštrović; Martinčić-Ipšić, Sanda. (2015). "An Overview of Graph-Based Keyword Extraction Methods and Approaches". Journal of Information and Organizational Sciences. 39 (1): 1–20.{{cite journal}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)
  2. ^ Rada Mihalcea and Paul Tarau (July 2004). TextRank: Bringing Order into Texts (PDF). Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2004). Barcelona, Spain.{{cite conference}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)
  3. ^ Beliga, Slobodan; Meštrović, Ana; Martinčić- Ipšić, Sanda. (2014). Toward Selectivity-Based Keyword Extraction for Croatian News (PDF). Surfacing the Deep and the Social Web (SDSW 2014). Vol. 1310. Italy: CEUR Proc. pp. 1–14.{{cite conference}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)
  4. ^ Alrehamy, H.; Walker, C. (2017). SemCluster: Unsupervised Automatic Keyphrase Extraction Using Affinity Propagation. 17th UK Workshop on Computational Intelligence.{{cite conference}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)
  5. ^ "Keyword Extraction: from TF-IDF to BERT".
  6. ^ Tayfun Pay; Stephen Lucci (2017). Automatic Keyword Extraction: An Ensemble Method. 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). doi:10.1109/BigData.2017.8258552.{{cite conference}}: CS1 maint: 작성자 매개변수 사용(링크)


추가 읽기

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