FRAKE Fusional Real-time Automatic Keyword Extraction
FRAKE: Fusional Real-time Automatic Keyword Extraction
这是最近在paperwithcode网站上刷到的关键词栏目的文章，它是做关键词的自动抽取工作。效果看起来还不错
提出的方法
如下图所示，他们提出的模型由两个模型组成组成：同中心特征和结构特征
-
图中心性特征主要是优化组合图中心性，如
度、介数、特征向量、接近中心性等 -
结构信息主要考虑的是
词位置、词频归一化、词性
贡献点
- 在七个数据集上做了实验：Semeval2010、SemEval2017、Inspec、fao30、Thesis100、pak2018 和 Wikinews，结果报告为 Precision、Recall 和 F-measure。 与文献中的可用方法相比，我们提出的方法在所有审查数据集中的评估指标方面表现得更好。 F-score 指标增加了大约 16.9%
代码链接
https://github.com/cominsys/FRAKE
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！