MDERank是如何解决传统KPE方法的缺点的?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
MDERank通过利用掩码策略并根据源文档和掩码文档嵌入之间的相似性对候选者进行排名,解决了传统KPE方法的缺点。它被视为Document-Document方法,比较原始文档和掩码文档在语义空间中的相似性,使得比较更加有意义和可靠。同时,掩码文档的嵌入是根据足够数量的上下文信息计算的,因此可以使用SOTA上下文化表示模型(如BERT)可靠地捕获语义。