关键短语以短语列表的形式表示文本中最重要的信息,它通常可以作为有效总结文本文档的代理。近年来,随着深度神经网络技术的发展,关键词自动识别技术得到了迅速发展。随着自然语言理解的进步,以及自然语言生成技术使模型能够预测文本中未提及的相关短语,关键词提取方法的性能得到了极大的提高。我们将总结文本的任务命名为关键词提取。

在这个半日的教程中,我们提供了一个关于关键词提取的全面概述,以及使用流行的模型和工具的实践。本教程涵盖了从基本任务到高级主题和应用的重要主题。在课程结束时,学员将更好地理解1)经典的和最先进的关键词提取,2)当前的评估实践及其问题,以及3)当前的趋势和未来的关键词提取研究方向。

https://keyphrasification.github.io/

第一部分-介绍和经典方法

关键词化简介 数据集和评估 关键词提取的传统方法 pke[笔记本]的实践会议 第二部分-现代神经学方法

关键词提取的深度学习方法 关键词生成的深度学习方法 亲自使用dlkp进行会话 第三部分-高级主题

关键词生成信息检索 关键词生成的领域自适应 更好地学习关键词表征 第四部分-结束语/ QA会议

挑战与未来研究方向 问答与讨论

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