• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
09.07.2024, 11:31
ТюмГУ
1
148

Ученые предложили эффективную модель для генерации ключевых слов в научном тексте

❋ 4.3

Исследователи Института проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН и кафедры программного обеспечения Школы компьютерных наук ТюмГУ предложили подход к генерации ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5 (multilingual text-to-text transformer), дообученнной на материале текстового корпуса Keyphrases CS&Math Russian.

Ученые предложили эффективную модель для генерации ключевых слов в научном тексте / © Obi - @pixel8propix, unsplash.com

Ключевые слова – важный элемент научного текста. Их использование позволяет облегчить поиск статей, улучшить систематизацию научных текстов и резюмировать содержание статей для читателя.

Автоматизация подбора ключевых слов представляет собой актуальную задачу в условиях большого количества информационных ресурсов. Сегодня большинство методов подбора этой выборки протестировано на англоязычных текстовых корпусах, в то время как для анализа русскоязычных текстов используется достаточно узкий набор методов выделения ключевых слов.

Статья «Генерация ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5» ученых Анны Глазковой, Дмитрия Морозова, Марины Воробьевой и Андрея Ступникова вышла в журнале «Моделирование и анализ информационных систем».

Существует несколько подходов к подбору ключевых слов: извлечение их непосредственно из текста, подбор из заранее определенного перечня тематики или рубрики, генерация на основе семантики текста путем его обобщения и перефразирования. В последнем случае задача подбора ключевых слов схожа с задачей автоматического абстрактного реферирования текстов.

Большая часть широко используемых подходов к извлечению этих слов основана на выделении из текста наиболее значимых слов и словосочетаний по принципу обучения без учителя (unsupervised learning). К таким подходам относятся, в частности, статистические алгоритмы, такие как YAKE! и KP-Miner, графовые (TopicRank, TextRank) и ряд алгоритмов, основанных на применении методов машинного обучения и современных лингвистических моделей (KEA, KeyBERT).

Несмотря на впечатляющие результаты для ряда текстовых корпусов, алгоритмы, основанные на извлечении ключевых слов, обладают некоторыми ограничениями. В частности, они не способны определять количество этих слов автоматически и генерировать слова, отсутствующие в тексте в явном виде.

На практике же списки ключевых слов обычно включают в себя как слова и словосочетания, встречающиеся в тексте непосредственно, так и слова, семантически связанные с содержанием текста, но не упомянутые в нем явно. Данные ограничения могут быть преодолены при помощи нейросетевых моделей, в том числе современных лингвистических моделей для генерации текстов.

Ученые пытались преодолеть пробел в использовании современных лингвистических моделей для генерации ключевых слов для русскоязычных научных текстов. В статье представлены результаты экспериментов по генерации списка ключевых слов как последовательности токенов (единиц учета) на примере модели mT5.

Выбор модели обусловлен ее широким использованием для автоматического реферирования и, в частности, для реферирования русскоязычных текстов. Результаты сравниваются с результатами ряда широко используемых методов извлечения ключевых слов.

Среди преимуществ генерации ключевых слов с помощью предобученной лингвистической модели можно назвать отсутствие необходимости проводить нормализацию и задавать ограничения на количество и длину ключевых слов, возможность генерировать те слова, которые не упомянуты в исходном тексте в явном виде.

С другой стороны, указанные свойства могут быть также ограничениями указанного подхода. Дообучение рассмотренной модели требует наличия обучающей выборки и, вероятно, дообученная модель ограниченно пригодна для генерации ключевых слов для текстов других предметных областей.

Кроме того, эффективность предложенного подхода и значения метрик зависят от специфики корпуса текстов, используемого для экспериментов. В рассмотренном корпусе доля ключевых слов, не встречающих в тексте в явном виде, составляет 53.17 процента и 54.8 процента для обучающей и тестовой выборок соответственно.

Поскольку подходы, осуществляющие извлечение, а не генерацию ключевых слов, не способны генерировать слова данного типа, модели генерации текста, подобные mT5, имеют преимущество на таких корпусах. Работа выполнена в рамках проекта, поддержанного грантом Президента России для молодых ученых — кандидатов наук.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Тюменский государственный университет (ТюмГУ) — первый университет Тюменской области, был открыт в 1930 году. Готовит специалистов по 175 направлениям подготовки. Университет является участником федеральной программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Участие в программе способствует трансформации образовательного, научно-технологического и управленческого блоков ТюмГУ, а также его роли в качестве центра научно-технологического и социально-экономического развития региона.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
13 мая, 10:14
Татьяна Зайцева

Дистанционное зондирование из космоса выявило 280 гигантских каменных кругов, разбросанных по пустыне Атбай в Судане. Исследователи пришли к выводу, что это погребальные сооружения, оставленные исчезнувшей культурой скотоводов. Эти люди пасли здесь стада в четвертом-третьем тысячелетии до нашей эры, когда климат в пустыне был более влажным.

12 мая, 12:47
Татьяна Зайцева

Авторы нового исследования выяснили, почему летающие насекомые так не любят чеснок: в нем содержится органическое вещество, подавляющее процесс спаривания и откладывания яиц. Причем мух и комаров отпугивает не запах, а вкус чеснока, поскольку это соединение особым образом воздействует на вкусовые рецепторы.

12 мая, 13:32
Лена

Вопрос формирования первых континентов на Земле до сих пор вызывает научные дискуссии. Исследование состава древнейших известных минералов, сохранившихся в архейских магматических горных породах Австралии, стало новым подтверждением того, что континенты появились в результате субдукции 3,5 миллиарда лет назад.

8 мая, 17:12
СПбГУ

Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.

11 мая, 06:54
Лена

Крупные травоядные утконосые майазавры известны своим развитым социальным поведением. Они жили семьями и строили гнезда для своих детенышей. Даже название вида переводится с греческого языка как «ящер — хорошая мать». Исследование окаменелых зубов майазавров показало, что они выращивали детенышей совсем не так, как это считалось типичным для животных глубокой древности.

9 мая, 12:15
Любовь С.

Астрономы впервые использовали гравитационные волны, чтобы косвенно оценить параметры одного из ключевых процессов термоядерного горения в массивных светилах. Именно от него зависит, какие звезды взрываются, какие превращаются в черные дыры и как во Вселенной появляются углерод и кислород — элементы, без которых не было бы ни планет, ни жизни.

23 апреля, 18:34
Александр Березин

В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.

21 апреля, 20:03
Evgenia Vavilova

Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.

20 апреля, 13:29
Илья Гриднев

Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.

[miniorange_social_login]

Комментарии

1 Комментарий
Up Side
27.11.2025
-
0
+
This is a really interesting development. Accurate keyword generation is becoming more important as the volume of scientific literature grows so fast. A strong model doesn’t just help researchers find relevant work — it also improves how studies get indexed, shared, and discovered across platforms. Since I work with text-based tools myself, I really appreciate innovations that make handling written content easier. For anyone interested in experimenting with fun or creative text transformations, here’s a simple tool I use often: https://upsidedowntexts.com/
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Комментарий на проверке

Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Авторизуясь, вы даете согласие на обработку персональных данных и подтверждаете ознакомление с Политикой.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно