Terminology-based Text Embedding for Computing Document Similarities on Technical Content

We propose in this paper a new, hybrid document embedding approach in order to address the problem of document similarities with respect to the technical content. To do so, we employ a state-of-the-art graph techniques to first extract the keyphrases (composite keywords) of documents and, then, use them to score the sentences. Using the ranked sentences, we propose two approaches to embed documents and show their performances with respect to two baselines. With domain expert annotations, we illustrate that the proposed methods can find more relevant documents and outperform the baselines up to 27% in terms of NDCG

Terminology-based Text Embedding for Computing Document Similarities on Technical Content

International audienceNous proposons dans cet article une nouvelle approche hybride de calcul de représentation de documents dans le but de calculer des similarités entre documents techniques. Dans un premier temps, nous utilisons une méthode de l'état de l'art basée sur le graphe des mots pour extraire des phrases-clés, afin de calculer un score pour chacune des phrases du document. Nous proposons deux approches pour calculer la représentation d'un document en utilisant ce classement des phrases. En utilisant des annotations d'experts du domaine, nous montrons que les méthodes proposées obtiennent de meilleurs résultats en terme de NDCG pouvant aller jusqu'à 27% d'amélioration