基于神经网络模型的越南语文本摘要生成

# 基于神经网络模型的越南语文本摘要生成 ## 1. 文本摘要的主要方法 自动文本摘要主要有两种方法：抽取式文本摘要和生成式文本摘要。 ### 1.1 抽取式文本摘要 大多数抽取式摘要方法执行以下3个任务： 1. 创建原文的表示（可能用重要关键词表示）。 2. 根据该表示对句子进行评分。 3. 通过选择句子来创建摘要。 已有多种基于不同方法生成越南语抽取式文本摘要，如基于统计的方法、基于支持向量机（SVMs）的方法、基于图的方法和遗传算法等。 ### 1.2 生成式文本摘要 生成式摘要方法提炼原文的主要思想，然后生成一个新的较短文本，包括传达原文主要思想的新句子。 ### 1.3 两种方法对比 抽取式摘要方法比生成式摘要方法速度快。抽取式方法生成的摘要中，句子语法正确、拼写无误，但句子之间的衔接通常不佳。相反，生成式方法生成的摘要中句子衔接良好，但可能会产生语法错误的句子。 ## 2. 文本摘要模型 ### 2.1 GRU - RNN模型 这是一种抽取式摘要器，基于序列分类。总结过程的第一阶段是将文档D中的句子标记为0或1。若句子标记为0，则与摘要无关或关联很小；标记为1则与摘要相关。使用贪心算法和ROUGE指标标记句子，标记为1的句子集合用于训练以创建摘要。 该模型由两层组成： - 第一层是在每个句子的单词级别上操作的双向RNN。 - 第二层是在每个文档的句子级别上操作的双向RNN。 模型顶部是分类层，用于决定是否将句子包含在摘要中。 ### 2.2 带注意力机制的序列到序列模型 序列到序列（seq2seq）模型由编码器和解码器组成。编码器将输入的单词序列编码为一个固定长度的上下文向量，解码器根据该上下文向量生成输出单词序列。为解决固定长度上下文向量的问题，引入了注意力机制。 在每个时间步t，解码器接收前一个单词的嵌入和自身状态，通过以下公式计算源单词的概率分布或输出的注意力分布： \[ e_{t i}=v^{T} \tanh \left(W_{h} h_{i}+W_{s} s_{t}+b\right) \] \[ a_{t}=\text { softmax }\left(e_{t}\right) \] 其中，\(v\)、\(W_{h}\)、\(W_{s}\)和\(b\)是可学习参数。上下文向量\(c_{t}\)是概率分布和编码器隐藏状态的乘积之和。解码器状态\(s_{t}\)和上下文向量\(c_{t}\)的拼接输入到神经网络模型以生成词汇分布\(P_{vocab}\)： \[ P_{vocab}=\text { softmax }\left(V^{\prime}(V\left[s_{t}, c_{t}\right]+b)+b^{\prime}\right) \] 其中，\(V\)、\(V^{\prime}\)、\(b\)和\(b^{\prime}\)是可学习参数。通常使用贪心搜索或束搜索来搜索输出单词候选列表。 ### 2.3 带指针生成器的序列到序列模型 带注意力机制的seq2seq模型在文本摘要中存在两个常见问题：由于词汇外（OOV）标记导致摘要不准确，或摘要中包含重复的单词或短语。为解决这些问题，提出了带指针网络的seq2seq模型，用于决定单词是从词汇表生成还是从输入单词序列复制。 同时引入了覆盖模型来解决重复问题，计算覆盖损失： \[ \text { covloss }_{t}=\sum_{i} \min \left(a_{t i}, c_{t i}\right) \] 在时间步t，生成概率\(p_{gen}\)通过以下公式计算： \[ p_{gen}=\sigma\left(w_{h^{*}}^{T} h_{t}^{*}+w_{s}^{T} s_{t}+w_{x}^{T} x_{t}+b_{ptr}\right) \] 复制分布概率\(p_{copy}\)是注意力分布\(a_{t}\)的总和。单词\(w\)的概率计算如下： \[ p(w)=p_{gen} p_{vocab}(w)+(1 - p_{gen}) p_{copy}(w) \] ### 2.4 自下而上的方法 神经网络摘要方法在选择文档内容方面存在困难。自下而上的注意力方法用于创建生成式摘要的内容选择器，通过使用注意力掩码消除冗余单词的选择，并增强对源文档中重要单词的复制。 该方法构建摘要使用以下两个部分： - 基于AllenNLP平台的内容选择器模型，根据单词的概率分布选择文档中出现在摘要中的单词或短语。 - OpenNMT框架，用于构建生成式摘要。 内容选择器由标记模型和预测器组成。标记模型使用以下公式计算单词的复制概率： \[ p_{copy}=\sigma\left(W_{z} \tilde{h}_{t}+b\right) \] 其中，\(\tilde{h}_{t}\)是单词\(w_{t}\)的表示。预测器根据标记模型和处理后的源文本预测任何文本中单词的概率分布。 ### 2.5 BERT模型 BERT已用于微调各种自然语言处理任务，包括文本摘要。在每个句子开头添加“CLS”标记，其向量表示该句子。BERTSUM基于BERT的输出构建，通过应用L个Transformer层对句子表示进行处理。通过以下公式计算预测分数\(\hat{Y}_{i}\)来决定是否提取句子： \[ \hat{Y}_{i}=\sigma\left(W_{o} h_{i}^{L}+b_{o}\right) \] 此外，还引入了基于编码器 -