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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제14권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
1,254 - 1,271 (18page)

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Keyphrase extraction is one of fundamental natural language processing (NLP) tools to improve many textminingapplications such as document summarization and clustering. In this paper, we propose to use twonovel techniques on the top of the state-of-the-art keyphrase extraction methods. First is the anti-patternsthat aim to recognize non-keyphrase candidates. The state-of-the-art methods often used the rich feature setto identify keyphrases while those rich feature set cover only some of all keyphrases because keyphrases sharevery few similar patterns and stylistic features while non-keyphrase candidates often share many similarpatterns and stylistic features. Second one is to use the dependency graph instead of the word co-occurrencegraph that could not connect two words that are syntactically related and placed far from each other in asentence while the dependency graph can do so. In experiments, we have compared the performances withdifferent settings of the graphs (co-occurrence and dependency), and with the existing method results. Finally, we discovered that the combination method of dependency graph and anti-patterns outperform thestate-of-the-art performances.

목차

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T. Munkhdalai / 2015 / Incorporating domain knowledge in chemical and biomedical named entity recognition with word representations / Journal of Cheminformatics 7(Suppl 1) google schola K. H. Ryu / 2015 / Biomedical text mining: an overview and an examplary application / Proceedings of International Conference on Information and Convergence Technology for Smart Society (ICICTS) google schola T. Munkhdalai / 2015 / Towards a unified named entity recognition system / Proceedings of the International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies :251~255 google schola M. Li / 2015 / A novel approach for protein-named entity recognition and protein-protein interaction extraction / Mathematical Problems in Engineering 2015 google schola E. Batbaatar / 2016 / Incorporating domain knowledge in chemical named entity recognition using deep learning / Proceedings of 2016 International Conference on Information, System and Convergence Application google schola

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