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Keyword extraction from emails

机译:从电子邮件中提取关键字

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摘要

Emails constitute an important genre of online communication. Many of us are often faced with the daunting task of sifting through increasingly large amounts of emails on a daily basis. Keywords extracted from emails can help us combat such information overload by allowing a systematic exploration of the topics contained in emails. Existing literature on keyword extraction has not covered the email genre, and no human-annotated gold standard datasets are currently available. In this paper, we introduce a new dataset for keyword extraction from emails, and evaluate supervised and unsupervised methods for keyword extraction from emails. The results obtained with our supervised keyword extraction system (38.99% F-score) improve over the results obtained with the best performing systems participating in the SEMEVAL 2010 keyword extraction task.
机译:电子邮件是在线交流的重要形式。我们中的许多人经常面临艰巨的任务,每天要筛选越来越多的电子邮件。从电子邮件中提取的关键字通过允许系统地研究电子邮件中包含的主题,可以帮助我们应对此类信息过载。有关关键字提取的现有文献尚未涵盖电子邮件类型,并且当前没有可用人工注释的黄金标准数据集。在本文中,我们介绍了一个用于从电子邮件中提取关键字的新数据集,并评估了从电子邮件中提取关键字的有监督和无监督方法。通过我们监督下的关键字提取系统(38.99%F分数)获得的结果优于通过参加SEMEVAL 2010关键字提取任务的性能最佳的系统获得的结果。

著录项

  • 来源
    《Natural language engineering》 |2017年第2期|295-317|共23页
  • 作者单位

    University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA 48109;

    University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA 48109;

    Samsung Research America, Richardson, TX, USA 75082;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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