基于Seq2Seq模型的文本摘要生成算法
字数 1693 2025-10-29 11:31:55
基于Seq2Seq模型的文本摘要生成算法
题目描述
文本摘要生成是自然语言处理中的核心任务之一，旨在将原始长文本压缩为保留核心信息的简短摘要。基于Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型的生成式摘要算法通过编码器-解码器架构实现这一目标：编码器将输入文本编码为语义向量，解码器基于该向量逐步生成摘要词序列。与抽取式摘要（直接选取原文句子）不同，生成式摘要能产生更灵活、连贯的新文本。
解题过程详解
- 问题建模
- 输入：长文本序列 \(X = (x_1, x_2, ..., x_m)\)，其中 \(x_i\) 为词或子词单元。
- 输出：摘要序列 \(Y = (y_1, y_2, ..., y_n)\)，满足 \(n \ll m\) 且语义与 \(X\) 一致。
- 目标：学习条件概率 \(P(Y|X)\)，通过最大化似然估计训练模型：
\[ \arg\max_{\theta} \sum_{(X,Y)} \log P(Y|X;\theta) \]
- 模型架构设计
- 编码器（Encoder）：通常采用双向LSTM或Transformer编码器。
- 以LSTM为例：对输入序列 \(X\) 的每个词嵌入向量进行双向编码，生成隐藏状态 \(h_i = [\overrightarrow{h_i}; \overleftarrow{h_i}]\)，最终上下文向量 \(c = h_m\)（或所有隐藏状态的加权平均）。
- 解码器（Decoder）：通常为单向LSTM或Transformer解码器。
- 初始状态为编码器最终状态 \(s_0 = c\)。
- 每一步基于上一时刻状态 \(s_{t-1}\)、上一时刻输出 \(y_{t-1}\) 及上下文向量 \(c\) 生成当前状态 \(s_t\) 和词表概率分布：
- 编码器（Encoder）：通常采用双向LSTM或Transformer编码器。
\[
P(y_t | y_{
- 注意力机制集成
- 为解决长文本信息丢失问题，在解码时动态计算输入序列各位置的注意力权重：
\[ \alpha_{ti} = \frac{\exp(\text{score}(s_{t-1}, h_i))}{\sum_{j=1}^m \exp(\text{score}(s_{t-1}, h_j))} \]
其中 $\text{score}$ 可设为点积（Dot-Product）或加性注意力（Additive）。
- 上下文向量变为时刻相关的 \(c_t = \sum_{i=1}^m \alpha_{ti} h_i\)，解码时将其与当前输入拼接：
\[ s_t = \text{LSTM}(s_{t-1}, [y_{t-1}; c_t]) \]
- 训练与优化
- 使用教师强制（Teacher Forcing）：解码时每一步以真实标签 \(y_{t-1}\) 作为输入，最小化交叉熵损失：
\[
\mathcal{L} = -\sum_{t=1}^n \log P(y_t^* | y_{
- 优化器常选用Adam，结合梯度裁剪避免梯度爆炸。
-
推理与生成策略
- 贪婪解码：每步选择概率最大的词，但容易陷入局部最优。
- 束搜索（Beam Search）：维护top-k（束宽）个候选序列，每步扩展并保留概率最高的k个路径，最终选择整体概率最高的序列。
- 长度归一化：避免束搜索偏向短序列，使用对数概率之和除以序列长度。
-
改进方向
- 指针生成网络：结合抽取与生成，允许从原文复制词汇，解决未登录词问题。
- 覆盖机制：跟踪已关注过的原文位置，避免重复生成相同内容。
- 预训练模型集成：使用BERT等预训练编码器增强语义表示。
关键点总结
Seq2Seq模型通过编码-解码框架实现端到端的摘要生成，注意力机制解决了长文本信息瓶颈，束搜索提升生成质量。后续改进如指针网络进一步增强了实用性和鲁棒性。