通过成对生成和图分割探索关键点分析

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Key Point Analysis, a novel approach for argument mining using pairwise generation and graph partitioning, surpasses previous models and achieves improved results on both the ArgKP and QAM datasets.

本研究提出了一种无监督的关键词提取模型，通过多方图结构编码主题信息，提高候选关键词排名，并引入新机制纳入关键词选择偏好。实验证明，该模型比现有模型有显著改进。