基于自注意力机制的多头指针网络文本摘要算法

我将详细讲解这个抽取式文本摘要算法。这个算法结合了自注意力机制、指针网络和多头机制，能直接从原文中挑选重要句子形成摘要。

一、算法概述

核心思想：从原始文档中直接选择最重要的句子组成摘要，而不是生成新的句子。算法需要解决两个关键问题：1)如何评估每个句子的重要性；2)如何避免选择冗余信息。

算法特点：

• 使用指针网络直接从原文"指向"要抽取的句子
• 多头机制从不同角度评估句子重要性
• 自注意力机制捕捉句子间的语义关系
• 不需要生成新文本，保持原文的准确性

二、算法详细步骤

步骤1：文本预处理和句子分割

输入文档 → 句子分割 → 得到n个句子{s₁, s₂, ..., sₙ}
每个句子sᵢ → 词向量序列{wᵢ₁, wᵢ₂, ..., wᵢₘ}

• 使用标点符号（。！？等）分割句子
• 对每个句子进行分词处理
• 将词语转换为预训练词向量（如Word2Vec、GloVe）

步骤2：句子编码（双向LSTM编码器）

对于每个句子sᵢ：
   前向LSTM：从左到右编码 → 得到前向隐状态
   后向LSTM：从右到左编码 → 得到后向隐状态
   拼接：hᵢ = [前向隐状态; 后向隐状态]

• 每个句子独立编码，得到句子表示hᵢ ∈ ℝ^{2d}（d是LSTM隐藏层维度）
• 最终得到文档表示：H = {h₁, h₂, ..., hₙ}

步骤3：文档级编码（自注意力机制）

1. 计算自注意力分数：
   eᵢⱼ = (W_q hᵢ)ᵀ(W_k hⱼ)/√d_k
   
2. 计算注意力权重：
   αᵢⱼ = exp(eᵢⱼ) / Σₖ exp(eᵢₖ)
   
3. 更新句子表示：
   h̃ᵢ = Σⱼ αᵢⱼ (W_v hⱼ)

• 这里使用了缩放点积注意力
• 让每个句子都能关注文档中所有其他句子
• 捕捉句子间的语义关系和依赖

步骤4：多头注意力机制

对于k=1到K个头：
   1. 线性变换：Q_k = H W_q^k, K_k = H W_k^k, V_k = H W_v^k
   2. 计算注意力：head_k = softmax(Q_k K_kᵀ/√d_k) V_k
   
拼接多头输出：
   MultiHead(H) = Concat(head₁, ..., head_K) W^O

• 每个头学习不同类型的文档结构信息
• 例如：一个头关注时间顺序，一个头关注因果逻辑，一个头关注对比关系
• 最终的多头表示捕获了更丰富的文档结构

步骤5：指针网络解码（逐步选择句子）

指针网络核心思想：不生成新词，而是指向输入序列的位置

第t步解码过程：

1. 解码器状态初始化：
   d₀ = 平均池化(H) 或 特殊起始标记
   
2. 计算注意力分布（选择概率）：
   uᵢᵗ = vᵀ tanh(W_h hᵢ + W_d dₜ + b)
   P(yₜ = i | y₁:ₜ₋₁) = softmax(uᵢᵗ)
   
3. 选择句子：
   选择概率最大的句子索引j = argmax_i P(yₜ = i)
   
4. 更新解码器状态：
   dₜ₊₁ = LSTM(dₜ, [hⱼ; cₜ])
   其中cₜ是当前上下文向量：cₜ = Σᵢ αᵢᵗ hᵢ

步骤6：覆盖机制（Coverage Mechanism）处理冗余

问题：指针网络可能重复选择相同句子
解决方案：引入覆盖向量记录已选句子的注意力历史

覆盖向量更新：covₜ = Σ_{τ=1}^{t-1} α_τ
注意力计算加入覆盖惩罚：uᵢᵗ = vᵀ tanh(W_h hᵢ + W_d dₜ + w_c cᵢᵗ + b)
其中cᵢᵗ是覆盖特征，惩罚已受关注的句子

三、训练过程

训练目标：最大化对数似然

损失函数：L = -Σ_{t=1}^{T} log P(yₜ* | y₁:ₜ₋₁, H)
其中yₜ*是第t个参考摘要句子的位置

教师强制训练：

• 使用参考摘要的真实句子顺序
• 每一步用真实的前一个句子指导当前预测
• 加速模型收敛

四、推理过程（生成摘要）

算法流程：

输入：文档D，包含n个句子
输出：摘要S，包含k个句子（k≤n且k≤预设最大长度）

1. 编码器处理整个文档，得到句子表示H
2. 初始化已选句子集合为空
3. for t = 1 to k do:
    a. 用指针网络计算每个句子的选择概率
    b. 排除已选句子（设置概率为负无穷）
    c. 选择概率最大的句子j
    d. 将句子sⱼ加入摘要S
    e. 更新解码器状态和覆盖向量
4. 按原文顺序重新排列选中的句子
5. 输出摘要S

五、关键技术细节

1. 句子位置编码

• 在自注意力中加入位置编码
• 帮助模型理解句子的顺序信息
• 使用正弦余弦位置编码或学习的位置嵌入

2. 长度控制策略

三种策略：
1. 固定长度：预设摘要句子数k
2. 动态长度：当P(结束符) > 阈值时停止
3. 自适应长度：基于文档长度决定k

3. 多样性与相关性的平衡

• 覆盖机制保证多样性（不重复）
• 注意力机制保证相关性（与文档主题相关）
• 通过超参数调节两者权重

六、算法优势与局限性

优势：

1. 忠实度高：直接抽取原文句子，不会产生事实错误
2. 效率高：比生成式摘要快，不需要语言模型解码
3. 可解释性强：可以查看每个句子的选择概率
4. 处理长文档能力强：适合新闻、论文等长文本

局限性：

1. 灵活性差：无法改写、压缩句子
2. 连贯性问题：抽取的句子间可能缺乏连贯性
3. 依赖原文质量：原文表达不清会影响摘要质量

七、实际应用示例

以新闻文档摘要为例：

原文：句子1: 北京时间今天凌晨，苹果公司发布新款iPhone。 
      句子2: 新手机搭载了A16芯片，性能提升20%。 
      句子3: 摄像头系统也有重大升级。 
      句子4: 此外，电池续航时间延长了2小时。 
      句子5: 价格方面，起售价为5999元。

算法处理：
- 自注意力分析句子间关系
- 指针网络依次选择重要句子
- 假设选择句子1,2,4
- 输出摘要：句子1+句子2+句子4

这个算法通过结合深度学习的表示能力和指针网络的精确指向能力，实现了高效准确的抽取式摘要，在实际系统中有着广泛应用。