摘要：Extracción de palabras clave es una tarea importante del proceso de extracción de información. Esta tarea es difícil de realizar; con la intención de lograrlo muchas distintas técnicas y recursos han sido propuestos. En este artículo se propone el enfoque genérico para extraer palabras clave de documentos usando el conocimiento enciclopédico. El enfoque incluye dos etapas; primero se realiza clasificación con el fin de identificar candidatos a palabras clave y luego se aplica el método de aprendizaje de ranking dependiente del perfil de palabras clave definido por el usuario para ordenar los candidatos. La novedad del enfoque se basa en 1) el uso del perfil de palabras clave y 2) las características genéricas derivadas de las categorías de Wikipedia y no necesariamente relacionadas con el contenido del documento. El sistema se ha evaluado sobre conjuntos de datos de palabras clave y corpus de la campaña de evaluación estándar y se ha demostrado que el sistema propuesto mejora el procedimiento global de extracción de palabras clave.
其他摘要：Automatic keyword extraction is an important subfield of information extraction process. It is a difficult task, where numerous different techniques and resources have been proposed. In this paper, we propose a generic approach to extract keyword from documents using encyclopedic knowledge. Our two-step approach first relies on a classification step for identifying candidate keywords followed by a learning-to-rank method depending on a user-defined keyword profile to order the candidates. The novelty of our approach relies on i) the usage of the keyword profile ii) generic features derived from Wikipedia categories and not necessarily related to the document content. We evaluate our system on keyword datasets and corpora from standard evaluation campaign and show that our system improves the global process of keyword extraction.
