PromptRank：使用提示进行无监督的关键词提取
摘要：使用基于编码器-解码器架构的预训练语言模型，我们提出了一种简单而有效的无监督方法PromptRank，用于关键词提取任务。PromptRank将文档送入编码器，并利用设计的提示信息通过解码器计算生成候选关键词的概率。我们在六个广泛使用的基准测试数据集上对PromptRank进行了全面评估。相对于SOTA方法MDERank，在返回5个、10个和15个结果时，PromptRank的F1分数分别提高了34.18％、24.87％和17.57％。这证明了使用提示进行无监督关键词提取的巨大潜力。我们将我们的代码发布在https://github.com/HLT-NLP/PromptRank上。
作者：Aobo Kong, Shiwan Zhao, Hao Chen, Qicheng Li, Yong Qin, Ruiqi Sun and Xiaoyan Bai
论文ID：2305.04490
分类：Information Retrieval
分类简称：cs.IR
提交时间：2023-05-16