SimCKP: Simple Contrastive Learning of Keyphrase Representations

📄 arXiv: 2310.08221v1 📥 PDF

作者: Minseok Choi, Chaeheon Gwak, Seho Kim, Si Hyeong Kim, Jaegul Choo

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-12

备注: Accepted to Findings of EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出SimCKP框架以提升关键短语生成与提取效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 关键短语生成 关键短语提取 对比学习 自然语言处理 信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的关键短语生成与提取方法在整体短语观察和评分方面存在不足，主要依赖于标记序列和最大化生成。
  2. SimCKP框架通过对比学习实现上下文感知的短语级表示，既能提取已有短语，也能生成未出现的短语。
  3. 在多个基准数据集上的实验结果显示，SimCKP显著提升了关键短语生成与提取的效果，超越了现有的最先进模型。

📝 摘要（中文）

关键短语生成（KG）旨在根据源文档生成一组总结性词语或短语，而关键短语提取（KE）则旨在从文本中识别这些短语。由于KE的搜索空间较小，通常与KG结合以预测可能存在或不存在于文档中的关键短语。然而，现有的统一方法主要在标记序列和基于最大化的生成上运作，未能全面观察和评分关键短语。本文提出了SimCKP，一个简单的对比学习框架，包含两个阶段：1）提取器-生成器，通过对比学习上下文感知的短语级表示来提取关键短语，同时生成文档中未出现的关键短语；2）重排序器，通过对齐生成短语的表示与相应文档来调整每个生成短语的评分。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上显著优于现有最先进模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决关键短语生成与提取方法在整体短语观察和评分方面的不足，现有方法主要依赖于标记序列和最大化生成，无法有效处理短语级别的表示。

核心思路：SimCKP框架的核心思路是通过对比学习来实现上下文感知的短语级表示，既能提取文档中已有的关键短语，又能生成未在文档中出现的短语，从而提高生成与提取的准确性。

技术框架：SimCKP框架分为两个主要模块：提取器-生成器和重排序器。提取器-生成器负责通过对比学习提取和生成短语，而重排序器则通过对齐短语表示与文档来调整评分。

关键创新：SimCKP的创新点在于其对比学习方法，使得短语级表示的学习更加全面，能够同时处理提取和生成任务，区别于传统方法的单一处理方式。

关键设计：在设计上，SimCKP采用了特定的损失函数来优化对比学习过程，并利用上下文信息增强短语表示的准确性，确保生成和提取的短语在语义上与文档高度一致。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个基准数据集上的实验结果显示，SimCKP框架在关键短语生成与提取任务中显著超越了现有最先进模型，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），证明了其有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括信息检索、文档摘要生成和自然语言处理等。通过提高关键短语的生成与提取效果，SimCKP能够帮助用户更有效地获取文档的核心信息，提升信息处理的效率和准确性，未来可能在智能搜索引擎和自动化内容生成等方面产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Keyphrase generation (KG) aims to generate a set of summarizing words or phrases given a source document, while keyphrase extraction (KE) aims to identify them from the text. Because the search space is much smaller in KE, it is often combined with KG to predict keyphrases that may or may not exist in the corresponding document. However, current unified approaches adopt sequence labeling and maximization-based generation that primarily operate at a token level, falling short in observing and scoring keyphrases as a whole. In this work, we propose SimCKP, a simple contrastive learning framework that consists of two stages: 1) An extractor-generator that extracts keyphrases by learning context-aware phrase-level representations in a contrastive manner while also generating keyphrases that do not appear in the document; 2) A reranker that adapts scores for each generated phrase by likewise aligning their representations with the corresponding document. Experimental results on multiple benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our proposed approach, which outperforms the state-of-the-art models by a significant margin.