Relation classification for absent keyphrase generation
Classification de relation pour la génération de mots-clés absents
Résumé
Encoder-decoder models are the current state of the art for keyphrase generation. However, despite
numerous adaptations of this architecture, generating keyphrases that are absent from the source text
is still a difficult task. This study shows that training a model on predicting the relation between a
document and a keyphrase improves absent keyphrase generation
Les modèles encodeur-décodeur constituent l'état de l'art en génération de mots-clés. Cependant, malgré de nombreuses adaptations de cette architecture, générer des mots-clés absents du texte du document est toujours une tâche difficile. Cette étude montre qu'entraîner au préalable un modèle sur une tâche de classification de relation entre un document et un mot-clé, permet d'améliorer la génération de mots-clés absents.
Domaines
Informatique et langage [cs.CL]| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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