Theme-weighted Ranking of Keywords from Text Documents using Phrase Embeddings

Keyword extraction is a fundamental task in natural language processing that facilitates mapping of documents to a concise set of representative single and multi-word phrases. Keywords from text documents are primarily extracted using supervised and unsupervised approaches. In this paper, we present an unsupervised technique that uses a combination of theme-weighted personalized PageRank algorithm and neural phrase embeddings for extracting and ranking keywords. We also introduce an efficient way of processing text documents and training phrase embeddings using existing techniques. We share an evaluation dataset derived from an existing dataset that is used for choosing the underlying embedding model. The evaluations for ranked keyword extraction are performed on two benchmark datasets comprising of short abstracts (Inspec), and long scientific papers (SemEval 2010), and is shown to produce results better than the state-of-the-art systems.Comment: preprint for paper accepted in Proceedings of 1st IEEE International Conference on Multimedia Information Processing and Retrieva

News framing of the Arab spring conflict from the lens of newspaper editorials

News framing of events often restricts us to either ‘oppose’ or ‘favour’ a particular side/party involved in a conflict. This paper examines the print media framing of the Arab Spring in the editorials of The News International (NI) of Pakistan and Arab News (AN) of Saudi Arabia. The coverage sample consists of newspaper editorials published from January 2011 to December 2012 when the uprising received phenomenal attention from the media worldwide. Qualitative content analysis of 48 newspaper editorials (24 NI/24 AN), demonstrates how senior media workers constructed the Arab Spring as an international conflict. Specifically, the lexical choices of editorial writers reveal that mainstream newspapers in both the countries positively framed the pro-Arab Spring protesters (public), who reportedly desired to bring the ‘change’. On the contrary, the media framing of the uprising also reflects that the newspapers negatively framed the anti-Arab Spring authorities (ruling elite), who reportedly resisted the ‘change’. A future research is recommended to investigate readers’ perspectives, as well, on the media portrayals of the Arab Spring or other similar conflicts which can give insights into how language use can impact and is impacted by ideology, cultural nuances and identity of diverse individuals

A New Approach for Text Documents Classification with Invasive Weed Optimization and Naive Bayes Classifier

With the fast increase of the documents, using Text Document Classification (TDC) methods has become a crucial matter. This paper presented a hybrid model of Invasive Weed Optimization (IWO) and Naive Bayes (NB) classifier (IWO-NB) for Feature Selection (FS) in order to reduce the big size of features space in TDC. TDC includes different actions such as text processing, feature extraction, forming feature vectors, and final classification. In the presented model, the authors formed a feature vector for each document by means of weighting features use for IWO. Then, documents are trained with NB classifier; then using the test, similar documents are classified together. FS do increase accuracy and decrease the calculation time. IWO-NB was performed on the datasets Reuters-21578, WebKb, and Cade 12. In order to demonstrate the superiority of the proposed model in the FS, Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) have been used as comparison models. Results show that in FS the proposed model has a higher accuracy than NB and other models. In addition, comparing the proposed model with and without FS suggests that error rate has decreased

Smart ERP: How business processes in small- and medium-sized service enterprises are affected by artificial intelligence.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado en más facetas de la vida. En el aspecto de los hogares inteligentes, la IA puede controlar el entorno en función de las preferencias aprendidas de los residentes o en los automóviles que apoya al conductor, mientras que los asistentes personales inteligentes (IPA) ayudan con tareas habituales, como concertar citas o proporcionar información. Esta silenciosa pero floreciente integración de la IA en otras áreas de la vida no se limita a las esferas privadas; las experiencias privadas con IA están aumentando las expectativas de los procesos inteligentes en las aplicaciones empresariales y, por lo tanto, la IA se abre paso cada vez más en los procesos empresariales. El uso de IPA en aplicaciones comerciales como el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) es un aspecto tan importante como la integración del aprendizaje automático (ML) en los procesos comerciales. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas (PYME) se enfrentan particularmente al desafío de integrar la IA en los procesos comerciales, ya que generalmente están luchando con desafíos existentes como la digitalización. La optimización de procesos a través de la IA es un desafío adicional porque, según la literatura, las pymes a menudo no tienen los conocimientos necesarios para integrar la IA por sí mismas. De acuerdo con la literatura, las PyMEs también a menudo carecen de casos de uso concretos en los que la IA pueda integrarse en los procesos comerciales de manera significativa y valiosa. Aquí es donde entra esta tesis y desarrolla casos de uso concretos adaptados a los procesos de las pymes alemanas en el sector de servicios con el fin de optimizarlos con IA. Sobre la base de estos casos de uso, se creó un marco que proporciona funciones IPA y ML y se puede integrar sin problemas en un sistema ERP. La disertación está guiada por la pregunta de investigación: ʺ¿Qué funciones específicas de IA e IPA se reconocen como útiles en el contexto empresarial de las PYME en el sector de servicios?ʺ La implementación fue realizada por Design Science Research como un marco para cumplir con los requisitos tanto desde una perspectiva científica como empresarial. Como parte de esta implementación, se desarrolló una IPA a través de la cual se puede recuperar información de un sistema ERP y también ingresar mediante comandos de voz. Además, se creó una función completamente nueva que permite a la IPA dar al usuario retroalimentación audiovisual sobre una descripción gráfica de modo que tenga lugar una explicación y preinterpretación de los valores mostrados. Esto introduce un nuevo elemento de investigación, hasta ahora inexplorado, que ha sido analizado en el marco de metodologías cuantitativas y cualitativas sobre su utilidad y los factores relevantes que influyen en su valor agregado. A través de la integración en casos de uso, tanto el marco IPA como el ML se exploran de manera práctica. En el primer paso, se realizó una encuesta cuantitativa en la que los usuarios pudieron evaluar sus experiencias con el prototipo de IPA y comunicar mejoras funcionales. Sobre la base de esta retroalimentación, el prototipo se expandió y se combinó con el marco ML. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. A partir del prototipo final, se aplicó la metodología cualitativa de la entrevista a expertos para identificar la aplicabilidad y los factores que influyen en la utilidad de casos de uso específicos. Para ello, se entrevistó a 10 expertos con conocimientos relevantes en el campo de la gestión empresarial en las PYME alemanas y el conocimiento del proceso correspondiente. A partir de la extracción inductiva de los factores de influencia de los protocolos de entrevista, se realizó otra encuesta cuantitativa entre los expertos para verificar y clasificar los factores de influencia identificados. La entrevista con el experto ha demostrado que el potencial de la IA en las pymes del sector servicios depende de varios factores, algunos de los cuales dependen del proceso individual, como los canales de comunicación, pero también hay factores como el volumen o la ʺgeneralizabilidadʺ que afectan a varias áreas del proceso. El volumen se identificó como el factor de influencia más importante en todos los procesos, mientras que el campo de aplicación se identificó como el factor individual más importante. Además, se consultó el potencial de optimización para procesarlos en el marco de un análisis de costo‐beneficio. Dentro del análisis de costo‐beneficio, el potencial de ahorro de costos determinado se comparó con los costos de implementación esperados para determinar en qué escenarios una integración de IA tiene sentido económico. Para validar el potencial de ahorro estimado por los expertos, se realizó un experimento en el que se comparó la velocidad de ingresar notas de venta mediante teclado y ratón con ingresarlas mediante comandos de voz a través del IPA. Con base en el análisis de datos, se pudo demostrar que la introducción de la IA en los procesos comerciales tiene un potencial de ahorro de costos de más del 30%. Se debe enfatizar que el potencial de ahorro de costos de la API para la recuperación y entrada de información está significativamente por encima de este promedio en más del 37%. De acuerdo con la evaluación científica de los casos de uso en combinación con los factores de influencia identificados y el potencial de optimización, se desarrolló una guía sobre cómo se pueden mejorar los procesos en las PYMES a través de la IA. Esta directriz, en combinación con el prototipo, permite a las pymes operar mejor el uso de la IA. La implicación teórica más importante es que la implementación del modo de explicación para las API en el entorno empresarial ha creado un elemento de investigación completamente nuevo y se ha introducido en la comunidad académica. En el área de las implicaciones prácticas, se debe enfatizar que el análisis de 16 casos de uso relevantes para la práctica brindó una descripción general completa de las implementaciones de IA para las PYMES en la industria de servicios. Los responsables de la toma de decisiones pueden adaptar los procesos descritos para beneficiarse directamente del potencial de optimización. La directriz antes mencionada puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a seleccionar los procesos adecuados y proporcionar orientación para el proceso de implementación. Además, fue posible mostrar de una manera científicamente sólida el potencial de optimización de la IA en los procesos comerciales y qué factores influyentes son de particular relevancia para la realización de este potencial de optimización.Administración y Dirección de Empresa