基于图神经网络的文本摘要算法

我将为您详细讲解基于图神经网络的文本摘要算法，这个算法通过将文本表示为图结构，利用图神经网络捕捉文本中句子之间的复杂关系，从而生成高质量的摘要。

算法概述

基于图神经网络的文本摘要算法属于抽取式摘要范畴，其核心思想是将文档中的句子作为图中的节点，句子之间的关系作为边，构建文本图。然后通过图神经网络学习节点的表示，最后根据节点重要性选择关键句子组成摘要。

算法详解

第一步：文本图构建

首先需要将原始文档转换为图结构：

1. 节点表示

   • 将文档按句子分割，每个句子作为一个节点
   • 对每个句子进行预处理：分词、去除停用词、词形还原
   • 使用词向量（如Word2Vec、GloVe）或预训练语言模型（如BERT）获取句子嵌入表示

2. 边构建

   • 计算句子之间的相似度作为边的权重
   • 常用相似度计算方法：
     • 余弦相似度：基于句子向量的夹角余弦值
     • Jaccard相似度：基于句子间共享词的比例
     • 基于语义的相似度：使用预训练模型计算语义相似性
   • 设置阈值，只保留相似度高于阈值的边，或采用k近邻方法为每个节点保留最相似的k条边

第二步：图神经网络设计

构建图神经网络来学习节点（句子）的表示：

1. 图卷积网络（GCN）

   • 每一层的传播规则：

     H^(l+1) = σ(D^(-1/2) A D^(-1/2) H^(l) W^(l))
     

     其中：
     • A是邻接矩阵（可能包含自环）
     • D是度矩阵
     • H^(l)是第l层的节点特征
     • W^(l)是可学习的权重矩阵
     • σ是激活函数

2. 图注意力网络（GAT）

   • 引入注意力机制，学习邻居节点的重要性权重：

     α_ij = softmax(LeakyReLU(a^T [W h_i || W h_j]))
     h_i' = σ(∑_{j∈N(i)} α_ij W h_j)
     

     其中α_ij是节点j对节点i的注意力权重

3. 多层网络堆叠

   • 通常使用2-3层GNN来捕获多跳邻居信息
   • 每层后使用激活函数（如ReLU）和非线性变换
   • 可能加入残差连接防止梯度消失

第三步：节点重要性计算

基于学习到的节点表示计算每个句子的重要性分数：

1. 全局重要性评分

   • 将最终层节点表示通过全连接层：

     score_i = sigmoid(W_s h_i + b_s)
     

   • 使用sigmoid函数将分数映射到[0,1]区间

2. 注意力池化

   • 使用注意力机制聚合全局信息：

     α_i = softmax(v^T tanh(W_att h_i))
     global_context = ∑ α_i h_i
     

   • 结合局部和全局信息计算最终分数

第四步：摘要生成

根据重要性分数选择句子组成摘要：

1. 句子选择策略

   • 贪心选择：按分数降序选择句子，直到达到长度限制
   • 优化选择：考虑冗余性，避免选择内容重复的句子
   • 使用图割算法或整数规划优化整体质量

2. 后处理

   • 重新排序选择的句子以保持原文逻辑
   • 轻微编辑确保连贯性
   • 验证长度约束

训练过程

1. 监督学习

   • 使用人工标注的摘要作为标签
   • 损失函数：二元交叉熵损失

     L = -∑[y_i log(score_i) + (1-y_i) log(1-score_i)]
     

     其中y_i是句子i的黄金标签（1表示应包含在摘要中）

2. 强化学习

   • 使用ROUGE分数作为奖励信号
   • 策略梯度方法优化选择策略
   • 平衡可微训练和不可微的评估指标

算法优势

1. 关系建模：显式建模句子间的复杂关系
2. 长距离依赖：通过多跳邻居捕获长距离依赖
3. 结构保持：保持文档的篇章结构信息
4. 可解释性：图结构提供了一定的可解释性

这个算法特别适合处理长文档摘要任务，能够有效利用文档的全局结构信息，生成更加连贯和全面的摘要。