欢迎来到现实世界：高效、增量和可扩展的关键点分析

利拉赫·伊登,尤夫·坎特,马坦·奥巴赫,尤夫·卡茨,诺姆·斯隆,罗伊·巴尔·海姆

摘要
关键点分析（KPA）是一种新兴的总结框架，它从意见集合中提取主要观点，并量化其流行程度。它已成功应用于各种类型的数据，包括论点、用户评论和调查回复。尽管学术界对KPA越来越感兴趣，但很少关注在生产中实施KPA系统的实际挑战。这项工作提供了一个部署的KPA系统，该系统定期为我们组织中的多个团队提供服务。我们讨论了在构建真实的KPA系统时面临的主要挑战，以及我们为解决这些挑战而开发的架构和算法改进。具体来说，我们关注句子与关键点的有效匹配、增量处理、可扩展性和弹性。我们的贡献的价值在五个现有的和新的数据集上的一组广泛的实验中得到了证明。最后，我们描述了所部署系统的几个用例，说明了它的实用价值。
选集ID：
2023.emnlp行业46
体积：
2023年自然语言处理实证方法会议记录：行业跟踪
月份：
十二月
年份：
2023
地址：
新加坡
编辑：
王明轩,伊梅德·齐图尼
地点：
EMNLP公司
SIG公司：
出版商：
计算语言学协会
注：
页：
483–491
语言：
网址：
https://aclantology.org/2023.emnlp-industry.46
内政部：
10.18653/v1/2023.emnlp行业46
比比键：
引用（ACL）：
利拉赫·伊登（Lilach Eden）、约夫·坎特（Yoav Kantor）、马坦·奥巴赫（Matan Orbach）、约夫·卡茨（Yoav-Katz）、诺姆·斯隆（Noam Slonim）和罗伊·巴赫姆（Roy Bar-Haim）。2023欢迎来到现实世界：高效、增量和可扩展的关键点分析.英寸2023年自然语言处理实证方法会议记录：行业跟踪，第483-491页，新加坡。计算语言学协会。
引用（非正式）：
欢迎来到现实世界：高效、增量和可扩展的关键点分析（Eden等人，EMNLP 2023）
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视频：
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