基于多头指针网络的抽取式文本摘要算法
基于多头指针网络的抽取式文本摘要算法是一种结合指针网络和多头注意力机制的文本摘要方法。它能够从原文中直接选择重要句子或片段组成摘要，通过多头注意力捕获不同层次的语义特征，并使用指针网络确定需要抽取的文本范围。下面我将详细讲解这个算法的原理和实现步骤。
算法背景与问题定义
抽取式文本摘要的目标是从原文中选择一个子集（如句子或短语）作为摘要，保留原文的关键信息。传统方法如TextRank基于图排序，但缺乏深度语义理解。多头指针网络通过神经网络自动学习重要内容的选择策略，主要解决两个问题：
- 如何评估原文中不同部分的重要性？
- 如何生成不重复且连贯的摘要？
算法核心组件
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编码器（Encoder）：
使用双向LSTM或Transformer编码原文。假设原文有n个句子，每个句子表示为词向量的序列，编码器输出每个句子的上下文表示。例如，对句子\(s_i\)，编码后得到隐藏状态\(h_i\)。 -
多头注意力机制（Multi-Head Attention）：
在编码器输出上应用多头注意力，捕获不同子空间的语义依赖。例如，使用k个头，每个头计算注意力权重：
\[ \text{Attention}_j(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QW_j^Q (KW_j^K)^\top}{\sqrt{d_k}}\right) VW_j^V \]
其中\(W_j^Q, W_j^K, W_j^V\)是第j个头的参数矩阵。多头输出拼接后通过线性变换，得到增强的句子表示\(h_i'\)。
- 指针网络（Pointer Network）：
通过注意力机制指向原文中的位置。在每一步解码时，计算当前状态与所有编码器隐藏状态的相似度，选择概率最高的位置作为输出。概率计算为：
\[ P(y_t = i | y_{1:t-1}) = \text{softmax}(v^\top \tanh(W_1 h_i' + W_2 d_t)) \]
其中\(d_t\)是解码器第t步的状态，\(v, W_1, W_2\)是参数。
具体步骤
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输入表示：
将原文分割为句子序列\([s_1, s_2, ..., s_n]\)，每个句子通过词嵌入转换为向量序列。 -
句子编码：
使用双向LSTM处理每个句子的词向量，取最后隐藏状态作为句子表示\(h_i\)。 -
文档级编码与多头注意力：
将句子表示序列输入多头自注意力层，捕捉句子间关系。输出为上下文感知的句子表示\(h_i'\)。 -
摘要生成：
使用指针网络按顺序选择句子：- 初始化解码器状态\(d_0\)为文档编码的均值。
- 在第t步，计算所有\(h_i'\)与\(d_t\)的注意力分布，选择概率最大的句子索引作为摘要的第t部分。
- 更新解码器状态\(d_{t+1}\)基于当前选择。
- 重复直到达到摘要长度或选择结束标记。
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训练与损失函数：
使用监督学习，训练数据包括原文和标注的重要句子索引。损失函数为负对数似然：
\[ \mathcal{L} = -\sum_{t} \log P(y_t^* | y_{1:t-1}^*) \]
其中\(y_t^*\)是真实标签。
关键优化
- 覆盖机制（Coverage Mechanism）：
防止重复选择同一句子，通过维护覆盖向量\(c_t\)记录历史注意力权重，并在计算注意力时减去覆盖向量：
\[ e_t^i = v^\top \tanh(W_1 h_i' + W_2 d_t + w_c c_t^i) \]
其中\(c_t^i = \sum_{t'=0}^{t-1} a_{t'}^i\)，\(a_{t'}^i\)是历史注意力权重。
- 多任务学习：
联合训练句子重要性排序和指针选择，提升泛化能力。
总结
该算法通过多头注意力丰富语义表示，指针网络实现精确抽取，覆盖机制减少冗余。它在DUC和CNN/DailyMail等数据集上表现优异，平衡了准确性和效率。实际应用中需注意处理长文档和领域适配问题。