تستخدم مصطلح خطط الترجغ على نطاق واسع في معالجة اللغة الطبيعية واسترجاع المعلومات. على وجه الخصوص، فإن وزن المصطلح هو الأساس لاستخراج الكلمات الرئيسية. ومع ذلك، هناك عدد قليل نسبيا دراسات التقييم التي ألقت الضوء على نقاط القوة وأوجه القصور في كل مخطط
للتوازن. في الواقع، في معظم الحالات، يلجأ الباحثون والممارسون في معظم الحالات إلى TF-IDF المعروفة بشكل افتراضي، على الرغم من وجود بدائل أخرى مناسبة، بما في ذلك النماذج القائمة على الرسم البياني. في هذه الورقة، نقوم بإجراء مقارنة تجريبية وشاملة واسعة النطاق من كل من أساليب الترجيح الإحصائية والرصاص القائمة على الرسم البياني في سياق استخراج الكلمات الرئيسية. يكشف تحليلنا عن بعض النتائج المثيرة للاهتمام مثل مزايا الخصوصية المعروفة الأقل شهرة فيما يتعلق ب TF-IDF، أو الاختلافات النوعية بين الأساليب الإحصائية والرصاص القائمة على الرسم البياني. وأخيرا، بناء على نتائجنا نناقشها واستنباد بعض الاقتراحات للممارسين. تعد شفرة المصدر لإعادة إنتاج نتائجنا التجريبية، بما في ذلك مكتبة استخراج الكلمات الرئيسية، متوفرة في المستودع التالي: https://github.com/asahi417/kex
تم اقتراح نماذج إتمام المعرفة الزمنية المختلفة (KG) في الأدب الحديث. تحتوي النماذج عادة على جزأين، وهي طبقة تضمين زمنية ووظيفة نتيجة مشتقة من نهج النمذجة الثابتة الحالية. نظرا لأن النهج تختلف عدة أبعاد، بما في ذلك وظائف النتيجة المختلفة واستراتيجيات
التدريب، فإن المساهمات الفردية في تقنيات التضمين الزمنية المختلفة لنموذج الأداء ليست واضحة دائما. في هذا العمل، ندرس بشكل منهجي ستة مناهج تضمين الزمنية وقياس أدائها تجريبيا عبر مجموعة واسعة من التكوينات مع حوالي 3000 تجربة و 13159 ساعة GPU. نقوم بتصنيف الأشرطة الزمنية إلى فئتين: (1) embeddings timestamp و (2) تضمين كيان تعتمد على الوقت. على الرغم من الاعتقاد المشترك بأن الأخير أكثر تعبيرية، تظهر دراسة تجريبية واسعة النطاق أن تضمين الطابع الزمني يمكن أن تحقق أداء على قدم المساواة أو أفضل مع المعلمات أقل بكثير. علاوة على ذلك، نجد أنه عند التدريب بشكل مناسب، غالبا ما تتقلص فروق الأداء النسبية بين مختلف الأشرطة الزمنية وأحيانا حتى عكسها عند مقارنتها بالنتائج السابقة. على سبيل المثال، يمكن أن تتفوق TTRANSE (CIRING)، واحدة من نماذج KG الزمنية الأولى، الفضلات الأخرى في مجال بيانات ICEWS. لتعزيز المزيد من الأبحاث، نحن نقدم أول إطار موحد مفتوح المصدر لنماذج إكمال KG الزمنية مع توصيف كامل، حيث يمكن الجمع بين المدينين الزمني ووظائف النتيجة ووظائف الخسائر والدعوانات والنمذجة الصريحة للعلاقات المتبادلة بشكل تعسفي.
