局部词向量驱动的关键词提取：提升文档摘要精度

本文主要探讨了"人工智能_SCI_论文解读：Local word vectors guiding keyphrase extraction"这一主题，它聚焦于一种创新的无监督关键词组提取方法，特别是在利用局部词向量，特别是GloVe（Global Vectors for Word Representation）嵌入方面。论文的出发点是，局部词向量能够精确地捕捉单词和短语在文档中的语义，从而提高关键词提取的质量。 在传统的自动关键词组提取任务中，目标是通过从文档中选择最具代表性的短语来总结文档内容。这个过程对于文档索引、相似度计算和内容管理至关重要。有监督方法依赖于标注数据，但其耗时、成本高且受主观性和领域迁移问题的影响。相比之下，无监督方法如本文所述，试图减少对大量标注数据的依赖。 论文的核心创新在于引入局部词向量，特别是通过GloVe，这种方法是针对单个文档训练的，能够更好地适应文档内部的语境。研究者通过计算每个文档标题和摘要中词语的平均向量（参考向量），然后基于候选关键词组与这些参考向量的余弦相似度进行排序，以此评估关键词的代表性。这种方法避免了跨领域训练的需求，且理论上能更好地处理文档的独特性和风格差异。 实证研究表明，相比于在大型通用语料库上训练的词向量和当前最先进的无监督方法，局部词向量在关键词组提取任务上表现出更强的性能。这表明，针对特定文档的局部表示不仅有效，还能提高关键词提取的准确性和针对性。 这篇论文为无监督关键词组提取领域提供了新的视角，通过局部词向量和GloVe技术，解决了传统方法的一些局限，有望推动文本处理领域的进一步发展。未来的研究可能会进一步探索如何优化局部表示的学习过程，以及如何将其应用到其他自然语言处理任务中。