基于多头注意力机制的文本摘要生成算法
1. 问题描述
文本摘要的目标是从长文本中提取关键信息，生成简洁的摘要。传统方法（如TextRank）依赖词频或图结构，但难以捕捉深层语义。基于多头注意力机制的摘要算法（如Transformer或BERT-based模型）通过自注意力机制和多头设计，并行捕捉文本中不同位置的依赖关系，显著提升摘要的连贯性和信息密度。
2. 核心思想：多头注意力机制
（1）自注意力（Self-Attention）基础
自注意力计算每个词与所有词的关系权重，公式为：
\[\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]
其中：
- \(Q\)（Query）、\(K\)（Key）、\(V\)（Value）是输入序列的线性变换结果。
- \(\sqrt{d_k}\) 用于防止点积过大导致梯度消失。
举例：
句子：“猫吃鱼”
- 计算“吃”与“猫”“鱼”的关联权重，可能“吃”与“鱼”的权重更高（动宾关系）。
（2）多头注意力（Multi-Head Attention）
单头注意力可能只聚焦一种关系（如语法结构），而多头机制通过多组 \(Q/K/V\) 投影，同时捕捉多种依赖关系（如语法、语义、指代等）。
公式：
\[\text{MultiHead}(Q, K, V) = \text{Concat}(\text{head}_1, \dots, \text{head}_h)W^O \]
每个头 \(\text{head}_i = \text{Attention}(QW_i^Q, KW_i^K, VW_i^V)\)，其中 \(W_i^Q, W_i^K, W_i^V\) 是独立参数矩阵。
举例：
句子：“科学家发现新粒子，它极其微小。”
- 头1可能关注“它”与“粒子”的指代关系。
- 头2可能关注“发现”与“粒子”的动宾关系。
3. 算法实现步骤
以编码器-解码器架构（如BERT+Transformer Decoder）为例：
步骤1：文本编码
- 输入原文，通过编码器（如BERT）生成上下文向量表示。
- 编码器使用多头自注意力，使每个词向量融合全局信息。
关键细节：- 输入序列需截断或分块（如BERT最大长度512）。
- 位置编码（Positional Encoding）被加入词向量，以保留顺序信息。
步骤2：解码生成摘要
解码器逐词生成摘要，每一步依赖：
- 掩码多头自注意力：仅关注已生成词（防止信息泄露）。
- 编码器-解码器注意力：将解码器输出与编码器向量对齐，抓取原文关键信息。
- 此处 \(Q\) 来自解码器，\(K, V\) 来自编码器。
举例：
原文：“苹果公司发布新款iPhone，支持5G网络。”
生成摘要时：
- 解码器生成“苹果”后，下一步通过编码器-解码器注意力聚焦“发布”“iPhone”等词。
步骤3：训练与损失函数
- 使用交叉熵损失，比较生成摘要与真实摘要的每个词概率：
\[\mathcal{L} = -\sum_{t=1}^T \log P(w_t | w_{
- 训练时采用教师强制（Teacher Forcing），每一步输入真实摘要的前缀。
4. 关键技术优化
（1）指针生成网络（Pointer-Generator）
解决未登录词（OOV）问题：
- 通过注意力权重计算从原文复制词的概率，避免生成错误新词。
公式：
\[P_{\text{final}}(w) = p_{\text{gen}} P_{\text{vocab}}(w) + (1-p_{\text{gen}}) \sum_{i: w_i=w} a_i \]
其中 \(a_i\) 是原文词 \(w_i\) 的注意力权重，\(p_{\text{gen}}\) 为生成概率。
（2）覆盖机制（Coverage Mechanism）
防止重复生成相同内容：
- 累计历史注意力权重，惩罚已关注过的原文区域。
- 在损失函数中加入覆盖损失：
\[\mathcal{L}_{\text{cov}} = \sum_{i} \min(a_i^t, c_i^t), \quad c_i^t = \sum_{j=1}^{t-1} a_i^j \]
5. 总结与挑战
- 优势：多头注意力能并行处理长文本，避免RNN的梯度消失；生成摘要语义连贯。
- 挑战：
- 计算复杂度随文本长度平方增长（需优化如Longformer的稀疏注意力）。
- 抽象式摘要可能生成事实错误（需结合事实校验机制）。
通过结合多头注意力、指针网络和覆盖机制，模型能生成更准确、简洁的文本摘要。