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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보기술학회 JOURNAL OF ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY AND CONVERGENCE Journal of Advanced Information Technology and Convergence Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2020.7
- 수록면
- 45 - 56 (12page)
- DOI
- 10.14801/jaitc.2020.10.1.45
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Despite extensive research, performance enhancement of keyphrase (KP) extraction remains a challenging problem in modern informatics. Recently, deep learning-based supervised approaches have exhibited state-of-the-art accuracies with respect to this problem, and several of the previously proposed methods utilize Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)-based language models. However, few studies have investigated the effective application of BERT-based fine-tuning techniques to the problem of KP extraction. In this paper, we consider the aforementioned problem in the context of scientific articles by investigating the fine-tuning characteristics of two distinct BERT models — BERT (i.e., base BERT model by Google) and SciBERT (i.e., a BERT model trained on scientific text). Three different datasets (WWW, KDD, and Inspec) comprising data obtained from the computer science domain are used to compare the results obtained by fine-tuning BERT and SciBERT in terms of KP extraction.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Application of BERT in the Proposed Analysis
4. Experiments
5. Conclusion and Future Work
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
R. Wang / 1999 / Corpus-independent generic keyphrase extraction using word embedding vectors / Proc. of Software Engineering Research Conference 39:1~8
X. Jiang / 2009 / A ranking approach to keyphrase extraction / Proc. of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval :756~757
J. Mothe / 2018 / Automatic keyphrase extraction using graph-based methods / Proc. of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing :728~730
J. Howard / Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
M. E. Peters / 2018 / Deep contextualized word representations / Proc. of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics
X. Jiang / 2009 / A ranking approach to keyphrase extraction / Proc. of the 32nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval :756~757
J. Mothe / 2018 / Automatic keyphrase extraction using graph-based methods / Proc. of the 33rd Annual ACM Symposium on Applied Computing :728~730
J. Howard / Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification
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