From Statistical Methods to Deep Learning, Automatic Keyphrase Prediction: A Survey

要約

タイトル：『統計的手法から深層学習まで、自動キーフレーズ予測：調査』

要約：
– キーフレーズ予測とは、与えられたドキュメントを要約する高度なフレーズ（キーフレーズ）を生成することを目的とするものである。
– 最近では、研究者たちはこのタスクを様々な観点から詳細に調査している。
– この論文では、主要モデル、データセット、評価メトリックの観点から代表的な研究を包括的にまとめている。
– この研究は、以前の調査よりもこのタスクをより広範囲にカバーし、最大で167件の以前の研究を分析している。
– 特に、近年、このタスクに対する深層学習ベースのキーフレーズ予測に重点を置いている。
– その後、代表的なモデルを比較するために、いくつかのグループの実験を行っている。
– 当論文は、よく使われるデータセットと評価メトリックを用いてこれらのモデルを比較する初めての試みであり、その欠点と利点を詳細に分析することを可能にしている。
– 最後に、今後のこのタスクの可能性のある研究方向について議論している。

要約(オリジナル)

Keyphrase prediction aims to generate phrases (keyphrases) that highly summarizes a given document. Recently, researchers have conducted in-depth studies on this task from various perspectives. In this paper, we comprehensively summarize representative studies from the perspectives of dominant models, datasets and evaluation metrics. Our work analyzes up to 167 previous works, achieving greater coverage of this task than previous surveys. Particularly, we focus highly on deep learning-based keyphrase prediction, which attracts increasing attention of this task in recent years. Afterwards, we conduct several groups of experiments to carefully compare representative models. To the best of our knowledge, our work is the first attempt to compare these models using the identical commonly-used datasets and evaluation metric, facilitating in-depth analyses of their disadvantages and advantages. Finally, we discuss the possible research directions of this task in the future.

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