Optimizing Keyphrase Ranking for Relevance and Diversity Using Submodular Function Optimization (SFO)

📄 arXiv: 2410.20080v1 📥 PDF

作者: Muhammad Umair, Syed Jalaluddin Hashmi, Young-Koo Lee

分类: cs.IR, cs.AI

发布日期: 2024-10-26

💡 一句话要点

提出基于子模函数优化的关键短语排序方法，提升相关性和多样性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关键短语排序 子模函数优化 信息检索 文本摘要 多样性 相关性 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有关键短语排序方法常忽略多样性，导致结果冗余，影响信息检索效率。
  2. 论文提出基于子模函数优化的新方法，在排序中平衡相关性和多样性。
  3. 实验结果表明，该方法在相关性、多样性和执行时间上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

关键短语排序在信息检索和摘要中起着至关重要的作用，它通过高效地索引和检索相关信息来发挥作用。自然语言处理的进步，特别是大型语言模型（LLM），已经改进了关键短语的提取和排序。然而，传统方法通常忽略了多样性，导致关键短语的冗余。我们提出了一种使用子模函数优化（SFO）的新方法，以平衡关键短语排序中的相关性和多样性。通过将该任务构建为子模最大化问题，我们的方法可以选择多样且具有代表性的关键短语。在基准数据集上的实验表明，我们的方法在相关性和多样性指标方面均优于现有方法，并在执行时间方面实现了SOTA性能。我们的代码已在线提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决关键短语排序中，传统方法忽略多样性导致结果冗余的问题。现有方法在提取关键短语后，往往只关注相关性，而忽略了短语之间的相似性，导致最终排序结果中包含大量语义重复的短语，降低了信息检索和摘要的效率。

核心思路：论文的核心思路是将关键短语排序问题建模为子模函数最大化问题。子模函数具有递减收益的特性，能够有效地平衡相关性和多样性。通过最大化一个既考虑关键短语与文档的相关性，又考虑短语之间差异性的子模函数，可以选择出既相关又多样的关键短语集合。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1. 关键短语提取：使用现有的关键短语提取算法，从文档中提取候选关键短语集合。2. 相关性评分：计算每个候选关键短语与文档的相关性得分。3. 多样性评分：计算候选关键短语之间的相似度，并基于此计算多样性得分。4. 子模函数优化：构建一个结合相关性和多样性得分的子模函数，并使用贪心算法或其他优化算法最大化该函数，从而选择出最终的关键短语排序结果。

关键创新：最重要的技术创新点在于将关键短语排序问题建模为子模函数最大化问题，并利用子模函数的特性来平衡相关性和多样性。与传统方法相比，该方法能够更有效地选择出既相关又多样的关键短语集合，从而提高信息检索和摘要的质量。

关键设计：关键设计包括：1. 相关性评分函数的选择：可以使用TF-IDF、BM25等传统的文本检索模型，也可以使用基于深度学习的语义相似度模型。2. 多样性评分函数的选择：可以使用余弦相似度、Jaccard系数等方法计算短语之间的相似度。3. 子模函数的构建：需要合理地权衡相关性和多样性得分，可以使用线性组合或其他非线性组合方式。4. 优化算法的选择：可以使用贪心算法、局部搜索算法等方法最大化子模函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在基准数据集上显著优于现有方法。在相关性和多样性指标上均取得了SOTA性能，尤其是在执行时间方面，相比其他方法有明显优势。这表明该方法在保证排序质量的同时，具有较高的计算效率，更适合应用于大规模数据集。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于信息检索、文本摘要、自动问答等领域。通过提升关键短语排序的质量，可以提高搜索引擎的检索效率和准确性，改善文本摘要的覆盖度和可读性，并增强自动问答系统的知识获取能力。该方法还有潜力应用于推荐系统，为用户推荐更相关且多样的内容。

📄 摘要（原文）

Keyphrase ranking plays a crucial role in information retrieval and summarization by indexing and retrieving relevant information efficiently. Advances in natural language processing, especially large language models (LLMs), have improved keyphrase extraction and ranking. However, traditional methods often overlook diversity, resulting in redundant keyphrases. We propose a novel approach using Submodular Function Optimization (SFO) to balance relevance and diversity in keyphrase ranking. By framing the task as submodular maximization, our method selects diverse and representative keyphrases. Experiments on benchmark datasets show that our approach outperforms existing methods in both relevance and diversity metrics, achieving SOTA performance in execution time. Our code is available online.