Extracción de palabras clave

La extracción de palabras clave tiene como objetivo la identificación automática de los términos que mejor describen el tema de un documento. ^{[ 1 ]}^{[ 2 ]}

Frases clave , términos clave , segmentos clave o simplemente palabras clave son la terminología que se utiliza para definir los términos que representan la información más relevante contenida en el documento. Aunque la terminología difiere, la función es la misma: caracterizar el tema tratado en un documento. La extracción de palabras clave es un problema importante en la minería de textos , la extracción de información , la recuperación de información y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). ^{[ 3 ]}

Asignación de palabras clave frente a extracción

Los métodos de asignación de palabras clave se pueden dividir aproximadamente en:

asignación de palabras clave (las palabras clave se eligen de un vocabulario controlado o taxonomía) y
Extracción de palabras clave (las palabras clave se eligen entre las que se mencionan explícitamente en el texto original).

Los métodos para la extracción automática de palabras clave pueden ser supervisados, semisupervisados o no supervisados. ^{[ 4 ]} Los métodos no supervisados pueden dividirse a su vez en métodos estadísticos simples, lingüísticos o basados en grafos, o métodos de conjunto que combinan algunos o la mayoría de estos métodos. ^{[ 5 ]}

Referencias

↑ Beliga, Slobodan; Ana, Meštrović; Martinčić-Ipšić, Sanda. (2015). "Una visión general de los métodos y enfoques de extracción de palabras clave basados en grafos" . Journal of Information and Organizational Sciences . 39 (1): 1– 20.
↑ Rada Mihalcea; Paul Tarau (julio de 2004). TextRank: Poniendo orden en los textos (PDF) . Actas de la Conferencia sobre Métodos Empíricos en Procesamiento del Lenguaje Natural (EMNLP 2004). Barcelona, España.
↑ Beliga, Slobodan; Meštrović, Ana; Martinčić-Ipšić, Sanda. (2014). Hacia la extracción de palabras clave basada en la selectividad para las noticias croatas (PDF) . Emergiendo a lo profundo y la web social (SDSW 2014). vol. 1310. Italia: CEUR Proc. págs. 1 a 14.
↑ Alrehamy, H.; Walker, C. (2017). SemCluster: Extracción automática no supervisada de frases clave mediante propagación de afinidad . 17º Taller del Reino Unido sobre Inteligencia Computacional.
↑ Tayfun Pay; Stephen Lucci (2017). Extracción automática de palabras clave: un método de conjunto . Conferencia Internacional IEEE de 2017 sobre Big Data (Big Data). doi : 10.1109/BigData.2017.8258552 .

Lecturas adicionales

Nazanin Firoozeh; Adeline Nazarenko; Fabrice Alizon; Béatrice Daille (11 de noviembre de 2019). "Extracción de palabras clave: problemas y métodos". Procesamiento del lenguaje natural . 26 (3): 259– 291. doi : 10.1017/S1351324919000457 . ISSN 1351-3249 . Wikidata Q109971296 .

[1] Beliga, Slobodan; Ana, Meštrović; Martinčić-Ipšić, Sanda. (2015). "Una visión general de los métodos y enfoques de extracción de palabras clave basados en grafos" . Journal of Information and Organizational Sciences . 39 (1): 1– 20.

[2] Rada Mihalcea; Paul Tarau (julio de 2004). TextRank: Poniendo orden en los textos (PDF) . Actas de la Conferencia sobre Métodos Empíricos en Procesamiento del Lenguaje Natural (EMNLP 2004). Barcelona, España.

[3] Beliga, Slobodan; Meštrović, Ana; Martinčić-Ipšić, Sanda. (2014). Hacia la extracción de palabras clave basada en la selectividad para las noticias croatas (PDF) . Emergiendo a lo profundo y la web social (SDSW 2014). vol. 1310. Italia: CEUR Proc. págs. 1 a 14.

[4] Alrehamy, H.; Walker, C. (2017). SemCluster: Extracción automática no supervisada de frases clave mediante propagación de afinidad . 17º Taller del Reino Unido sobre Inteligencia Computacional.

[5] Tayfun Pay; Stephen Lucci (2017). Extracción automática de palabras clave: un método de conjunto . Conferencia Internacional IEEE de 2017 sobre Big Data (Big Data). doi : 10.1109/BigData.2017.8258552 .

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