• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
09.07.2024, 11:31
ТюмГУ
1
154

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
14 июня, 10:35
Игорь Байдов

Сам факт того, что после распада Западной Римской империи возникали новые государства, историкам известен давно. Нет сомнений в существовании королевств готов, франков, лангобардов и других постримских политических образований. Авторы нового исследования сосредоточились на более сложном вопросе. Они попытались выяснить, как именно происходило формирование таких обществ на уровне отдельных людей, семей и общин. Впервые благодаря сочетанию генетических и археологических данных исследователи смогли реконструировать развитие одного постримского политического общества, которое располагалось на территории Паннонии.

13 июня, 17:19
Evgenia Vavilova

Физикам долго не удавалось применить фазовый контраст в электронной микроскопии. Оказалось, что нужно было прекратить искать подходящее вещество для фазовой пластины и обратить внимание на лазеры.

12 июня, 12:35
Evgenia Vavilova

Ученые с высокой точностью измерили ключевые параметры нейтринных осцилляций — угол смешивания θ₁₂ и разность квадратов масс нейтрино. Результаты верифицировали несколькими методами.

14 июня, 10:35
Игорь Байдов

Сам факт того, что после распада Западной Римской империи возникали новые государства, историкам известен давно. Нет сомнений в существовании королевств готов, франков, лангобардов и других постримских политических образований. Авторы нового исследования сосредоточились на более сложном вопросе. Они попытались выяснить, как именно происходило формирование таких обществ на уровне отдельных людей, семей и общин. Впервые благодаря сочетанию генетических и археологических данных исследователи смогли реконструировать развитие одного постримского политического общества, которое располагалось на территории Паннонии.

13 июня, 17:19
Evgenia Vavilova

Физикам долго не удавалось применить фазовый контраст в электронной микроскопии. Оказалось, что нужно было прекратить искать подходящее вещество для фазовой пластины и обратить внимание на лазеры.

12 июня, 12:35
Evgenia Vavilova

Ученые с высокой точностью измерили ключевые параметры нейтринных осцилляций — угол смешивания θ₁₂ и разность квадратов масс нейтрино. Результаты верифицировали несколькими методами.

10 июня, 11:51
Александр Березин

Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.

17 мая, 10:35
Игорь Байдов

В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.

25 мая, 14:00
Андрей Серегин

В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.

[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
Ошибка авторизации
По закону на российских сайтах теперь нельзя авторизовываться с помощью иностранных сервисов. Используйте другой способ или восстановите доступ по почте.
Восстановить доступ
Войти по-другому
Вход через почту
Введите привязанную к соцсети почту, чтобы восстановить доступ или получить одноразовую ссылку для входа на сайт.
Ваша заявка получена

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

Понятно