基于图神经网络的文本摘要算法
字数 1790 2025-11-07 12:33:00

基于图神经网络的文本摘要算法

题目描述

基于图神经网络的文本摘要算法是一种抽取式摘要方法，将文本中的句子视为图中的节点，通过句子间的语义关系构建边，利用图神经网络（GNN）聚合邻居信息，学习句子的重要性得分，最终选取关键句子生成摘要。其核心优势在于显式建模句子间的全局关系，克服传统方法（如TextRank）仅依赖浅层相似度的局限性。

解题过程详解

步骤1：文本预处理与图构建

  1. 句子分割与清洗

    • 输入原始文本，使用句号、问号等标点分割为句子集合 \(S = \{s_1, s_2, ..., s_n\}\)。
    • 清洗每个句子：去除停用词、标点符号，并进行词干化（如Porter Stemmer）或词形还原（如Lemmatization）。

  2. 句子表示

    • 使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）或句向量模型（如Sentence-BERT）将每个句子编码为固定维度的向量 \(\mathbf{v}_i\)。

  3. 构建图结构

    • 节点：每个句子 \(s_i\) 对应一个节点。
    • 边：计算句子间的相似度作为边权重。常用余弦相似度：

\[ w_{ij} = \frac{\mathbf{v}_i \cdot \mathbf{v}_j}{\|\mathbf{v}_i\| \|\mathbf{v}_j\|} \]

  • 保留相似度高于阈值（如0.3）的边，或使用k近邻（k-NN）为每个节点保留Top-k边，避免全连接导致的噪声。

步骤2：图神经网络设计

  1. 图卷积网络（GCN）模型
    • 目标：通过多层图卷积聚合邻居信息，更新句子表示。
    • 每层GCN的更新公式：

\[ \mathbf{h}_i^{(l+1)} = \sigma\left(\sum_{j \in \mathcal{N}(i)} \frac{1}{\sqrt{\deg(i)\deg(j)}} \mathbf{W}^{(l)} \mathbf{h}_j^{(l)}\right) \]

 - $ \mathbf{h}_i^{(l)} $：第 $ l $ 层节点 $ i $ 的表示；  
 - $ \mathcal{N}(i) $：节点 $ i $ 的邻居集合；  
 - $ \deg(i) $：节点 $ i $ 的度（连接边数）；  
 - $ \mathbf{W}^{(l)} $：可训练参数矩阵；  
 - $ \sigma $：激活函数（如ReLU）。
  1. 注意力机制增强
    • 在GCN中引入注意力权重，动态学习邻居的重要性：

\[ \alpha_{ij} = \frac{\exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T [\mathbf{W}\mathbf{h}_i \| \mathbf{W}\mathbf{h}_j]))}{\sum_{k \in \mathcal{N}(i)} \exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T [\mathbf{W}\mathbf{h}_i \| \mathbf{W}\mathbf{h}_k]))} \]

 - $ \mathbf{a} $ 为注意力参数向量，$ \| $ 表示拼接操作。

步骤3：重要性得分计算与句子选择

  1. 得分预测
    • 经过 \(L\) 层GNN后，将最终节点表示 \(\mathbf{h}_i^{(L)}\) 输入全连接层，输出重要性得分：

\[ \text{score}(s_i) = \mathbf{w}^T \mathbf{h}_i^{(L)} + b \]

  • 使用监督学习（如CNN/DailyMail数据集）训练模型，损失函数为得分与真实标签（句子是否在摘要中）的交叉熵。
  1. 摘要生成
    • 按得分对句子排序，选择Top-m个句子（m由摘要长度要求决定）。
    • 保持句子原始顺序拼接，确保摘要连贯性。

关键技术与优化点

  1. 处理长文本：若文本过长（如百个句子），可先用TextRank粗选候选句子集，再构建小图降低计算复杂度。
  2. 边权重优化：结合语义相似度与位置关系（如相邻句子权重更高），提升图结构质量。
  3. 无监督变体：若无标注数据，可设计自监督任务（如预测句子是否被掩码）预训练GNN。

通过上述步骤，图神经网络能够有效捕捉句子间的深层语义关系，生成更准确、连贯的抽取式摘要。

基于图神经网络的文本摘要算法 题目描述 基于图神经网络的文本摘要算法是一种 抽取式摘要 方法，将文本中的句子视为图中的节点，通过句子间的语义关系构建边，利用图神经网络（GNN）聚合邻居信息，学习句子的重要性得分，最终选取关键句子生成摘要。其核心优势在于显式建模句子间的全局关系，克服传统方法（如TextRank）仅依赖浅层相似度的局限性。 解题过程详解 步骤1：文本预处理与图构建 句子分割与清洗 输入原始文本，使用句号、问号等标点分割为句子集合 \( S = \{s_ 1, s_ 2, ..., s_ n\} \)。 清洗每个句子：去除停用词、标点符号，并进行词干化（如Porter Stemmer）或词形还原（如Lemmatization）。 句子表示 使用预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）或句向量模型（如Sentence-BERT）将每个句子编码为固定维度的向量 \( \mathbf{v}_ i \)。 构建图结构 节点 ：每个句子 \( s_ i \) 对应一个节点。 边 ：计算句子间的相似度作为边权重。常用余弦相似度： \[ w_ {ij} = \frac{\mathbf{v}_ i \cdot \mathbf{v}_ j}{\|\mathbf{v}_ i\| \|\mathbf{v}_ j\|} \] 保留相似度高于阈值（如0.3）的边，或使用k近邻（k-NN）为每个节点保留Top-k边，避免全连接导致的噪声。 步骤2：图神经网络设计 图卷积网络（GCN）模型 目标：通过多层图卷积聚合邻居信息，更新句子表示。 每层GCN的更新公式： \[ \mathbf{h} i^{(l+1)} = \sigma\left(\sum {j \in \mathcal{N}(i)} \frac{1}{\sqrt{\deg(i)\deg(j)}} \mathbf{W}^{(l)} \mathbf{h}_ j^{(l)}\right) \] \( \mathbf{h}_ i^{(l)} \)：第 \( l \) 层节点 \( i \) 的表示； \( \mathcal{N}(i) \)：节点 \( i \) 的邻居集合； \( \deg(i) \)：节点 \( i \) 的度（连接边数）； \( \mathbf{W}^{(l)} \)：可训练参数矩阵； \( \sigma \)：激活函数（如ReLU）。 注意力机制增强 在GCN中引入注意力权重，动态学习邻居的重要性： \[ \alpha_ {ij} = \frac{\exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T [ \mathbf{W}\mathbf{h}_ i \| \mathbf{W}\mathbf{h} j]))}{\sum {k \in \mathcal{N}(i)} \exp(\text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T [ \mathbf{W}\mathbf{h}_ i \| \mathbf{W}\mathbf{h}_ k ]))} \] \( \mathbf{a} \) 为注意力参数向量，\( \| \) 表示拼接操作。 步骤3：重要性得分计算与句子选择 得分预测 经过 \( L \) 层GNN后，将最终节点表示 \( \mathbf{h}_ i^{(L)} \) 输入全连接层，输出重要性得分： \[ \text{score}(s_ i) = \mathbf{w}^T \mathbf{h}_ i^{(L)} + b \] 使用监督学习（如CNN/DailyMail数据集）训练模型，损失函数为得分与真实标签（句子是否在摘要中）的交叉熵。 摘要生成 按得分对句子排序，选择Top-m个句子（m由摘要长度要求决定）。 保持句子原始顺序拼接，确保摘要连贯性。 关键技术与优化点 处理长文本 ：若文本过长（如百个句子），可先用TextRank粗选候选句子集，再构建小图降低计算复杂度。 边权重优化 ：结合语义相似度与位置关系（如相邻句子权重更高），提升图结构质量。 无监督变体 ：若无标注数据，可设计自监督任务（如预测句子是否被掩码）预训练GNN。 通过上述步骤，图神经网络能够有效捕捉句子间的深层语义关系，生成更准确、连贯的抽取式摘要。