基于序列到注意力序列（Seq2Seq）模型的文本摘要生成算法详解

我将为您详细讲解基于Seq2Seq模型的文本摘要生成算法。这个算法是文本自动摘要领域的经典方法，能够将长文本自动压缩为简洁的摘要。

一、算法背景与问题定义

文本摘要的目标是将长文档（如新闻文章、学术论文）自动生成简短、连贯的摘要。传统方法主要依赖抽取式摘要（直接从原文抽取重要句子），而Seq2Seq模型支持生成式摘要，能够产生原文中不存在的新表述。

二、Seq2Seq模型基本架构

1. 编码器（Encoder）

   • 使用循环神经网络（如LSTM或GRU）逐词读取输入文本
   • 每个时间步接收一个词向量，更新隐藏状态
   • 最终隐藏状态捕获整个输入序列的语义表示

2. 解码器（Decoder）

   • 以编码器最终隐藏状态为初始状态
   • 逐词生成摘要，每个时间步产生一个输出词
   • 使用注意力机制动态关注输入文本的不同部分

三、注意力机制详解

1. 注意力计算步骤

   • 对解码器当前隐藏状态h_t，计算与所有编码器隐藏状态的相似度得分
   • 使用softmax将得分转换为注意力权重分布
   • 将权重与编码器隐藏状态加权求和，得到上下文向量

2. 注意力权重计算

   • 得分函数：e_ti = score(h_t, s_i) = v^T tanh(W[h_t; s_i])
   • 权重计算：α_ti = exp(e_ti) / Σ_j exp(e_tj)
   • 上下文向量：c_t = Σ_i α_ti s_i

四、训练过程

1. 教师强制（Teacher Forcing）

   • 训练时使用真实摘要词作为解码器输入
   • 即使上一步预测错误，下一步仍使用正确答案
   • 保证训练稳定性，避免错误累积

2. 损失函数

   • 使用交叉熵损失：L = -Σ log P(y_t|y_<t, x)
   • 对每个时间步的预测结果计算损失
   • 整个序列的损失是各时间步损失之和

五、推理（生成）过程

1. 自回归生成

   • 从开始符号开始生成
   • 每一步将当前输出作为下一步输入
   • 直到生成结束符号或达到最大长度

2. 解码策略

   • 贪心搜索：每一步选择概率最大的词
   • 集束搜索：保留多个候选序列，平衡质量与效率

六、优化技巧

1. 覆盖机制（Coverage Mechanism）

   • 防止重复生成相同内容
   • 记录已关注过的输入位置
   • 在注意力计算中惩罚重复关注

2. 指针生成网络

   • 结合生成能力和复制机制
   • 对罕见词或专有名词，直接从原文复制
   • 通过指针网络决定生成新词还是复制原文词

七、评估指标

1. ROUGE评分
   • ROUGE-N：衡量n-gram重叠度
   • ROUGE-L：基于最长公共子序列
   • ROUGE-SU：考虑跳词和单义词

这个算法通过端到端的方式实现了高质量的文本摘要生成，是深度学习在文本生成任务中的经典应用。