Source: https://ntv.ifmo.ru/ru/article/8330/predstavlenie_dokumentov_v_zadache_klasterizacii_annotaciy_nauchnyh_tekstov.htm
Timestamp: 2019-04-21 18:11:36+00:00

Document:
Рассматривается проблема кластеризации узкотематических текстов короткой длины, таких как аннотации к научным публикациям. Цель решения данной задачи – группировка результатов запросов в поисковых системах по научным публикациям. Использованы наблюдения, полученные при решении задачи извлечения ключевых фраз из документов. Был применен расширенный список стоп-слов, построенный автоматически для решения задачи извлечения ключевых фраз и позволивший значительно улучшить качество информации, получаемой из научных публикаций. Приводится описание процедуры построения данного списка стоп-слов. Основной задачей является исследование возможности повысить качество и (или) скорость кластеризации аннотаций с помощью вышеупомянутого списка стоп-слов, а также информации о частях речи лексем. В последнем случае для представления документов применяется словарь, содержащий не все слова коллекции, а только существительные и прилагательные, или словарь, состоящий из последовательностей существительных и прилагательных.
Использованы два базовых алгоритма кластеризации: k-means и иерархическая кластеризация (метод межгрупповогосреднего). Показано, что использование расширенного списка стоп-слов и представление документов на основе существительных и прилагательных из словаря коллекции позволяют улучшить качество и скорость работы алгоритма k-means. Для метода межгруппового среднего в аналогичном случае может наблюдаться ухудшение качества кластеризации. Показано, что использование для представления документов последовательностей из существительных и прилагательных снижает качество кластеризации для обоих алгоритмов и оправдано только в тех случаях, когда требуется значительное снижение размерности пространства признаков.
1. Bernardini A., Carpineto C., D’Amico M. Full-Subtopic Retrieval with Keyphrase-Based Search Results Clustering // Proc. of the 2009 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology. IEEE Computer Society, 2009. V. 1. P. 206–213.
2. Zhang D., Dong Y. Semantic, Hierarchical, Online Clustering of Web Search Results // Proc. of the 6th AsiaPacific Web Conference (APWeb 2004). Lecture Notes in Computer Science. 2004. V. 3007. P. 69–78.
3. Zeng H.-J., He Q.-C., Chen Z., Ma W.-Y., Ma J. Learning to cluster web search results // Proc. of the 27th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '04). NY: ACM Press, 2004. P. 210–217.
4. Gutwin C., Paynter G., Witten I., Nevill-Manning C., Frank E. Improving browsing in digital libraries with keyphrase indexes // J. Decision Support Systems. 1999. V. 27. N 1-2. P. 81–104.
5. Popova S., Khodyrev I., Egorov A., Logvin S., Gulyaev S., Karpova M., Muromtsev D. Sci-Search: Academic Search and Analysis System Based on Keyphrases // Proc. of the 4th Conference on Knowledge Engineering and Semantic Web (KESW 2013). Communications in Computer and Information Science series. 2013. V. 394. P. 281–288.
6. Alexandrov M., Gelbukh A., Rosso P. An Approach to Clustering Abstracts // Proc. of the 10th International Conference NLDB-05. Lecture Notes in Computer Science. 2005. V. 3513. P. 8–13.
7. Cagnina L., Errecalde M., Ingaramo D., Rosso P. A discrete particle swarm optimizer for clustering short text corpora // Proc. of the 3rd International Conference on Bioinspired Optimization Methods and their Applications (BIOMA08). Ljubljana, Slovenia, 2008. P. 93–103.
8. Errecalde M., Ingaramo D., Rosso P. ITSA: An Effective Iterative Method for Short-Text Clustering Tasks // Proc. 23rd International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2010). Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2010. V. 6096. P. 550–559.
9. Ramírez-de-la-Rosa G., Montes-y-Gómez M., Solorio T., Villaseñor-Pineda L. A document is known by the company it keeps: neighborhood consensus for short text categorization // Lang Resources and Evaluation. 2012. V. 47. P. 127–149.
10. Romero F.P., Julián-Iranzo P., Soto A., Ferreira-Satler M., Gallardo-Casero J. Classifying unlabeled short texts using a fuzzy declarative approach // Lang Resources and Evaluation. 2013. V. 47. P. 151–178.
11. Pinto D. Analysis of narrow-domain short texts clustering // Research report for «Diploma de Estudios Avanzados (DEA)». Department of Information Systems and Computation. UPV. 2007 [Электронный ре- сурс]. Режим доступа: http://users.dsic.upv.es/~prosso/resources/PintoDEA.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения 23.12.2013).
12. Pinto D., Rosso P., Jiménez H. A Self-Enriching Methodology for Clustering Narrow Domain Short Texts // Computer Journal. 2011. V. 54. N 7. P. 1148–1165.
13. Pinto D., Jimenez-Salazar H., Rosso P. Clustering abstracts of scientific texts using the transition point technique // Proc. of the 7th International Conference CICLing 2006. Lecture Notes in Computer Science. 2006. V. 3878. P. 536–546.
14. Errecalde M., Ingaramo D., Rosso P. A new AntTree-based algorithm for clustering short-text corpora // J. Computer Sci. Technol. V. 10. N 1. P. 1–7.
15. Stein B., Meyer zu Eissen S., Potthast M. Syntax versus Semantics: Analysis of Enriched Vector Space Models // Third International Workshop on Text-Based Information Retrieval (TIR 06)/ Eds B. Stein, O. Kao. Trento, Italy: University of Trento, 2006. P. 47–52.
16. Meyer zu Eissen S., Stein B., Potthast M. The Suffix Tree Document Model Revisited // Proc. of the 5th International Conference on Knowledge Management (I-KNOW 05). Graz, Austria, 2005. P. 596–603.
17. You W., Fontaine D., Barhes J.-P. An automatic keyphrase extraction system for scientific documents // Knowledge and Information Systems. 2013. V. 34. N 3. P. 691–724.
18. Hulth A. Improved automatic keyword extraction given more linguistic knowledge // Proc. of the 2003 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP'03). Stroudsburg, 2003. P. 216–223.
19. Mihalcea R., Tarau P. TextRank: Bringing order into texts // Proc. of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP '04). Stroudsburg, 2004. P. 404–411.
20. Wan X., Xiao J. Exploiting Neighborhood Knowledge for Single Document Summari-zation and Keyphrase Extraction // ACM Transactions on Information Systems. 2010. V. 28. N 2. Article 8.
21. Zesch T., Gurevych I. Approximate Matching for Evaluating Keyphrase Extraction // Proc. of the International Conference on Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP 2009). 2009. P. 484–489.
22. Popova S., Khodyrev I. Ranking in keyphrase extraction problem: is it useful to use statistics of words occurrences? // RuSSUR 2013. Режим доступа: http://romip.ru/russiras/doc/2013_for_participant/russirysc2013_submission_18_1.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения 27.12.2013).
23. Попова С.В., Ходырев И.А. Извлечение и ранжирование ключевых фраз в задаче аннотирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. № 1 (83). С. 81– 85.
24. Popova S., Kovriguina L., Muromtsev D., Khodyrev I. Stop-words in Keyphrase Extraction Problem // Proc. of 14th Conference of Open Innovations Association FRUCT. Helsinki, Finland, 2013. P. 113–121.
25. Manning C., Raghavan P., Schütze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2009.544 p.
27. Stein B., Meyer zu Eissen S., Wißbrock F. On Cluster Validity and the Information Need of Users // Proc. of the 3rd IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA 03). Benalmádena, Spain, 2003. P. 216–221.
28. Tsatsaronis G., Varlamis I., Norvag K. SemanticRank: Ranking Keywords and Sentences Using Semantic Graphs // Proc. of the 23rd International Conference on Computational Linguistics (Coling'10). Beijing, China, 2010. P. 1074–1082.
29. Hasan K.S., Ng V. Conundrums in Unsupervised Keyphrase Extraction: Making Sense of the State-of-the-Art // Proc. of the 23rd International Conference on Computational Linguistics: Posters (Coling'10). Beijing, China, 2010. P. 365–373.
30. Ingaramo D., Errecalde M., Cagnina L., Rosso P. Particle Swarm Optimization for lustering short-text corpora // Computational Intelligence and Bioengineering/ Eds F. Masulli, A. Micheli, A.Sperduti. IOS Press, 2009. P. 3–19.
31. Azzag H., Monmarche N., Slimane M., Venturini G. AntTree: A new model for clustering with artificial ants // Proc. of the 2003 Congress on Evolutionary Computation (CEC '03). IEEE Press, 2003.V. 4. P. 2642–2647.
32. Stein B., Meyer zu Eißen S. Document Categorization with MAJORCLUST // Proc. of the 12th Workshop on Information Technology and Systems ((WITS 02) / Eds A. Basu, S. Dutta. Barcelona, Spain: Technical University of Barcelona, 2002. P. 91–96.

References: V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V.