TextRank como motor de aprendizaje en tareas de etiquetado

Abstract

Este trabajo trata de cómo adaptar el método TextRank para que funcione de manera supervisada. TextRank es un método basado en grafos que aplica las ideas de PageRang al PLN. Nuestra principal aportación es la definición de un método que permite crear un grafo que incluye información extraída de un corpus de entrenamiento. Hemos comparado los resultados de nuestro método en distintas tareas PLN con los obtenidos por herramientas especializadas en el etiquetado. El rendimiento de nuestro sistema se acerca bastante al de estas herramientas llegando incluso a superar a algunas de ellas en varias tareas.

In this paper we investigate how to adapt the TextRank method to make it work in a supervised way. TextRank is a graph based method that applies the ideas of PageRank to NLP tasks. Our main contribution is the definition of a method that allows to apply TextRank to a graph that includes information generated from a training tagged corpus. We have compared the results that our method achieves in several NLP tasks with those obtained with specialized tagging tools. The performance of our system is quite near to these tools, improving the results of some of them in several tasks.