基于多头指针网络的抽取式文本摘要算法详解 题目描述 抽取式文本摘要旨在从原文中直接选取关键句子组成摘要，保留原句不变。多头指针网络（Multi-Head Pointer Network）是该任务的一种高效算法，其核心思想是通过 多个注意力头（Attention Heads） 协同定位原文中需抽取的句子，并利用 指针网络（Pointer Network） 的序列选择能力，按重要性顺序生成句子索引序列。该算法需解决两个关键问题： 如何衡量句子的重要性 ？——通过多头注意力机制捕捉句子与全局文档的多种语义关联。 如何避免重复选择 ？——通过指针网络的序列解码过程，动态屏蔽已选句子。 解题过程详解 步骤1：文本表示与句子编码 将文档按句子分割，对每个句子进行编码： 使用BERT或BiLSTM生成每个句子的向量表示 \( h_ i \)（假设文档有 \( n \) 个句子，\( h_ i \in \mathbb{R}^d \)）。 添加位置编码：为每个句子索引添加位置嵌入，以保留句子顺序信息。 步骤2：构建多头注意力层 目的：从不同语义角度评估句子重要性。 机制： 将句子向量 \( h_ i \) 输入多头自注意力层，生成多个注意力权重矩阵。 每个注意力头聚焦不同方面的句子重要性（例如，主题相关性、实体覆盖度、连贯性等）。 输出每个句子在多个注意力头下的综合得分 \( s_ i \)。 步骤3：指针网络的序列解码 初始化：以文档整体向量（如 \( h_ 1, h_ 2, ..., h_ n \) 的平均）作为解码器初始状态 \( d_ 0 \)。 循环解码（每一步选择一个句子索引）： 计算选择概率 ： 用注意力机制计算当前解码器状态 \( d_ t \) 与所有句子向量 \( h_ i \) 的关联度： \( a_ i^t = v^\top \tanh(W_ h h_ i + W_ d d_ t) \) 通过Softmax生成概率分布 \( p^t \)，其中 \( p_ i^t \) 表示第 \( t \) 步选择句子 \( i \) 的概率。 选择句子 ：选取 \( p^t \) 中概率最高的句子索引 \( k_ t \)。 更新解码器状态 ： 将当前选择句子的向量 \( h_ {k_ t} \) 与解码器状态 \( d_ t \) 融合，生成下一步状态 \( d_ {t+1} \)。 屏蔽已选句子 ：将 \( p^t \) 中已选句子的概率置为 \( -\infty \)，避免重复选择。 步骤4：训练与优化 损失函数：最小化预测的句子索引序列与真实摘要句子序列的交叉熵。 教师强制训练：使用真实的前一步选择作为解码器输入，增强稳定性。 步骤5：摘要生成 按解码器输出的索引序列从原文中提取对应句子，按原顺序拼接成摘要。 关键创新点 多头注意力 ：综合多维度重要性，避免单一视角的偏差。 指针网络 ：直接输出原文句子位置，无需生成新文本，适合抽取式任务。 动态屏蔽 ：解决重复选择问题，保证摘要多样性。 实际应用示例 输入长文档：“人工智能在医疗领域的应用包括影像诊断、药物研发……（共10句）”。 输出索引序列：[ 3, 1, 7 ] → 抽取第3、1、7句组成摘要。 通过这种方式，算法能高效压缩长文本，同时保留核心信息。