Wake: Context-Sensitive Automatic Keyword Extraction Using Word2vec

Related tags

Text Data & NLPWake
Overview

Wake

Wake: Context-Sensitive Automatic Keyword Extraction Using Word2vec

Abstract

استخراج خودکار کلمات کلیدی متون کوتاه فارسی با استفاده از word2vec

با رشد روز افزون اسناد و متون الکترونیکی به زبان فارسی، به کارگیری روش­هایی سریع و ارزان برای دسترسی بـه متـون مورد نظر از میان مجموعه وسیع این مستندات، اهمیت بیشتری می­یابد. برای رسیدن به این هدف، استخراج کلمات کلیدی که بیانگر مضمون اصلی متن باشند، روشی بسیار مؤثر است. تعداد تکرار یک کلمه در متن نمی­تواند نشان­دهنده­ اهمیت یک کلمه و کلیدی بودن آن باشد. همچنین در اکثر روش­های استخراج کلمات کلیدی مفهوم و معنای متن نادیده گرفته می­شوند. از طرفی دیگر بدون ساختار بودن متون جدید در اخبار و اسناد الکترونیکی، استخراج این کلمات را مشکل می­سازد. در این مقاله روشی بدون نظارت و خودکار برای استخراج این کلمات در زبان فارسی که دارای ساختار مناسبی نمی­باشد، پیشنهاد شده است که نه تنها احتمال رخ دادن کلمه در متن و تعداد تکرار آن را در نظر می­گیرد، بلکه با آموزش مدل word2vec روی متن، مفهوم و معنای متن را نیز درک می­کند. در روش پیشنهادی که روشی ترکیبی از دو مدل آماری و یادگیری ماشین می­باشد، پس از آموزش word2vec روی متن، کلماتی که با سایر کلمات دارای فاصله­ کمی بوده استخراج شده و سپس با استفاده از هم­رخدادی و فرکانس رابطه­ای آماری برای محاسبه امتیاز پیشنهاد شده است. درنهایت با استفاده از حدآستانه کلمات با امتیاز بالاتر به‌عنوان کلمه کلیدی در نظر گرفته می­شوند. ارزیابی­­ها بیانگر کارایی روش با معیار F برابر 53.92% و با 11% افزایش نسبت به دیگر روش‌های استخراج کلمات کلیدی می­باشد.

Run

This project requires a data set as the context and target text (which is short text: between 500 and 1000 tokens).

In the code the name of the Context text is cntText and the name of target text is shortTxt. The main part of the program consists of two lines of code:

wake = Wake.wake(cntTxt , use_PreTrain_Model, word2vec_param, model_add) key = wake.keyword_EXT(shortTxt,numKey)

word2vec_param is a tuple contains parameters for traning Word2vec: (window_size, min_count) use_PreTrain_Model is a binary variable that indicates whether the pre-trained model is being used: if use_PreTrain_Model=1 -> using pretrain Model model_add is the address of pretrain model that can be empty

Example

In this project, text keywords are automatically extracted based on its context. For example for the following input text:

وزرای امور خارجه آمریکا و عربستان در پایان سفر مایک پامپئو به ریاض در کنفرانسی مطبوعاتی تاکید کردند که محور گفت وگوهایشان ایران و `` مقابله با سیاست های ایران در منطقه '' بوده است . به گزارش ایسنا ، به نقل از شبکه اسکای نیوز عربی ، مایک پامپئو ، وزیر خارجه جدید آمریکا در این کنفرانس مطبوعاتی گفت : ما شراکت ویژه ای با عربستان داریم که این شراکت و همکاری در حال گسترش است . دیدارهای بسیار خوبی با همتای عربستانی خود و نیز پادشاه و دیگر مسئولان این کشور داشتم . رئیس جمهور ترامپ بسیار خوشحال می شود میزبان پادشاه عربستان و مسئولان اقتصادی این کشور در کاخ سفید باشد . وزیر امور خارجه آمریکا ادامه داد : امنیت عربستان یک اولویت اصلی برای ایالات متحده است و ما با عربستان کار می کنیم تا امنیت در این کشور ارتقا یابد . پامپئو در بخش دیگری از سخنانش به مساله ایران پرداخت و مدعی شد : ایران باعث ایجاد ناامنی و بی ثباتی در منطقه و بزرگترین حامی تروریسم در جهان است . این کشور با شبه نظامیان وابسته به خود در سوریه ، عراق و یمن و نیز با حملات سایبری به ایجاد ناامنی دست می زند . باید بگویم برخلاف دولت قبلی ایالات متحده ما دست بسته نمی نشینیم . اطمینان می دهم ایران هیچگاه به سلاح اتمی دست نخواهد یافت . او ادامه داد : درباره توافق هسته ای با ایران نیز باید بگویم رفتار ایران بعد از این توافق بدتر شده است . همانگونه که رئیس جمهور ترامپ گفته است این توافق باید اصلاح شود و اگر اصلاح نشود و یا قابل اصلاح نباشد ما از آن خارج می شویم . پامپئو ادامه داد : باید جلوی اقدامات ایران از جمله کمک به حوثی ها گرفته شود . حوثی ها با پرتاب موشک و نیز به خطر انداختن امنیت دریانوردی ، عربستان و امنیت منطقه را تهدید می کنند . ما به عربستان در مقابله با این تهدیدات کمک خواهیم کرد . همزمان نیز مذاکرات با نماینده سازمان ملل در یمن را پی می گیریم تا اوضاع در یمن که باعث ظهور و رشد القاعده شده ، وخیم تر نشود . خطر علیه منطقه یقینا تهدید علیه ایالات متحده است . وزیر امور خارجه آمریکا به سفر ترامپ به عربستان نیز اشاره کرد و گفت : سفر ترامپ به منطقه یک سفر تاریخی بود که در آن یک سازمان مبارزه با تروریسم تشکیل شد . ما متعهد به پیگیری اقداماتمان در این راستا هستیم البته خاورمیانه و شرکایمان نباید منتظر آمریکا بمانند و اطمینان داریم که عربستان در مبارزه با تروریسم پیش قراول دیگر کشورها خواهد بود . مایک پامپئو در پایان سخنان خود با ستایش از اقدامات اصلاحی ولیعهد عربستان ، به چشم انداز 2030 این کشور اشاره کرد و گفت که ایالات متحده آمریکا حامی برنامه های محمد بن سلمان ، ولیعهد عربستان است و اصلاحات ایجاد شده در این کشور به ویژه در زمینه حقوق زنان را ستایش می کند . عادل الجبیر ، وزیر امور خارجه عربستان نیز به عنوان میزبان همتای آمریکایی خود در آغاز این کنفرانس مطبوعاتی گفت که با پامپئو توافق کرده تا مانع `` خواسته های روزافزون ایران در منطقه '' شود . وی گفت : دو کشور بر سر مبارزه با `` اقدامات بی ثبات کننده ایران '' در منطقه توافق دارند . ما از سیاست های آمریکا در قبال ایران به طور کامل حمایت می کنیم که از جمله آن سیاست های ایالات متحده در قبال برنامه هسته ای ایران است .

The 10 keywords extracted by the model are:

('ایران', 4.05292034373375)

('عربستان', 4.193905604785485)

('کشور', 4.7680901504699245)

('آمریکا', 4.941453550088568)

('منطقه', 4.949306749139798)

('ایالات', 5.365563238340798)

('متحده', 5.444792335101005)

('توافق', 5.479569006927752)

('خارجه', 5.616200457615028)

('ترامپ', 5.829934633246103)

Note

In this model, lower score means higher priority.

Reference:

Implemented article

Owner
Omid Hajipoor
Ph.D. Student, NLP Engineer
Omid Hajipoor
A collection of GNN-based fake news detection models.

This repo includes the Pytorch-Geometric implementation of a series of Graph Neural Network (GNN) based fake news detection models. All GNN models are implemented and evaluated under the User Prefere

SafeGraph 251 Jan 01, 2023
Leon is an open-source personal assistant who can live on your server.

Leon Your open-source personal assistant. Website :: Documentation :: Roadmap :: Contributing :: Story 👋 Introduction Leon is an open-source personal

Leon AI 11.7k Dec 30, 2022
EMNLP'2021: Can Language Models be Biomedical Knowledge Bases?

BioLAMA BioLAMA is biomedical factual knowledge triples for probing biomedical LMs. The triples are collected and pre-processed from three sources: CT

DMIS Laboratory - Korea University 41 Nov 18, 2022
[WWW 2021 GLB] New Benchmarks for Learning on Non-Homophilous Graphs

New Benchmarks for Learning on Non-Homophilous Graphs Here are the codes and datasets accompanying the paper: New Benchmarks for Learning on Non-Homop

94 Dec 21, 2022
189 Jan 02, 2023
Code for Text Prior Guided Scene Text Image Super-Resolution

Code for Text Prior Guided Scene Text Image Super-Resolution

82 Dec 26, 2022
STonKGs is a Sophisticated Transformer that can be jointly trained on biomedical text and knowledge graphs

STonKGs STonKGs is a Sophisticated Transformer that can be jointly trained on biomedical text and knowledge graphs. This multimodal Transformer combin

STonKGs 27 Aug 11, 2022
Transformer-based Text Auto-encoder (T-TA) using TensorFlow 2.

T-TA (Transformer-based Text Auto-encoder) This repository contains codes for Transformer-based Text Auto-encoder (T-TA, paper: Fast and Accurate Deep

Jeong Ukjae 13 Dec 13, 2022
Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing (Findings of EMNLP 2020)

This repository contains the resources in our paper "Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing", which will be published i

Yiming Cui 463 Dec 30, 2022
Code of paper: A Recurrent Vision-and-Language BERT for Navigation

Recurrent VLN-BERT Code of the Recurrent-VLN-BERT paper: A Recurrent Vision-and-Language BERT for Navigation Yicong Hong, Qi Wu, Yuankai Qi, Cristian

YicongHong 109 Dec 21, 2022
A deep learning-based translation library built on Huggingface transformers

DL Translate A deep learning-based translation library built on Huggingface transformers and Facebook's mBART-Large 💻 GitHub Repository 📚 Documentat

Xing Han Lu 244 Dec 30, 2022
GNES enables large-scale index and semantic search for text-to-text, image-to-image, video-to-video and any-to-any content form

GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network.

GNES.ai 1.2k Jan 06, 2023
Sinkhorn Transformer - Practical implementation of Sparse Sinkhorn Attention

Sinkhorn Transformer This is a reproduction of the work outlined in Sparse Sinkhorn Attention, with additional enhancements. It includes a parameteriz

Phil Wang 217 Nov 25, 2022
Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation

CTRL - A Conditional Transformer Language Model for Controllable Generation Authors: Nitish Shirish Keskar, Bryan McCann, Lav Varshney, Caiming Xiong,

Salesforce 1.7k Dec 28, 2022
Bnagla hand written document digiiztion

Bnagla hand written document digiiztion This repo addresses the problem of digiizing hand written documents in Bangla. Documents have definite fields

Mushfiqur Rahman 1 Dec 10, 2021
Code examples for my Write Better Python Code series on YouTube.

Write Better Python Code This repository contains the code examples used in my Write Better Python Code series published on YouTube: https:/

858 Dec 29, 2022
Production First and Production Ready End-to-End Keyword Spotting Toolkit

Production First and Production Ready End-to-End Keyword Spotting Toolkit

223 Jan 02, 2023
Jupyter Notebook tutorials on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch

Jupyter Notebook tutorials on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch. Topics: Face detection with Detectron 2, Time Series anomaly detection with LSTM Autoenc

Venelin Valkov 1.8k Dec 31, 2022
This is the offline-training-pipeline for our project.

offline-training-pipeline This is the offline-training-pipeline for our project. We adopt the offline training and online prediction Machine Learning

0 Apr 22, 2022
Course project of [email protected]

NaiveMT Prepare Clone this repository git clone [email protected]:Poeroz/NaiveMT.git

Poeroz 2 Apr 24, 2022