Ученые предложили эффективную модель для генерации ключевых слов в научном тексте

Ученые предложили модель mT5 для генерации ключевых слов в русскоязычных научных текстах.
Ключевые слова важны для поиска статей, систематизации научных текстов и резюмирования содержания.
Большинство методов подбора ключевых слов основано на извлечении из текста наиболее значимых слов и словосочетаний.
Алгоритмы, основанные на извлечении ключевых слов, имеют ограничения, такие как невозможность автоматического определения количества слов и генерации отсутствующих слов.
Нейросетевые модели, включая современные лингвистические модели, могут преодолеть эти ограничения.
Модель mT5 была выбрана из-за ее широкого использования для автоматического реферирования, включая реферирование русскоязычных текстов.
Генерация ключевых слов с помощью модели mT5 имеет преимущества, такие как отсутствие необходимости нормализации и ограничений на количество и длину ключевых слов.
Дообучение модели требует наличия обучающей выборки, и она может быть ограничена для генерации ключевых слов для текстов других предметных областей.