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A Text Feature Based Automatic Keyword Extraction Method for Single Documents

Título
A Text Feature Based Automatic Keyword Extraction Method for Single Documents
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2018
Autores
Campos, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Mangaravite, V
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Pasquali, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Jorge, AM
(Autor)
FCUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Sem ORCID
Nunes, C
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Jatowt, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 684-691
40th European Conference on Information Retrieval Research (ECIR)
Grenoble, FRANCE, MAR 26-29, 2018
Outras Informações
ID Authenticus: P-00N-NF3
Abstract (EN): In this work, we propose a lightweight approach for keyword extraction and ranking based on an unsupervised methodology to select the most important keywords of a single document. To understand the merits of our proposal, we compare it against RAKE, TextRank and SingleRank methods (three well-known unsupervised approaches) and the baseline TF. IDF, over four different collections to illustrate the generality of our approach. The experimental results suggest that extracting keywords from documents using our method results in a superior effectiveness when compared to similar approaches.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 8
Documentos
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