Re66：读论文 Bottom-Up Abstractive Summarization

本文主要是介绍Re66：读论文 Bottom-Up Abstractive Summarization，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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论文全名：Bottom-Up Abstractive Summarization
EMNLP官方论文下载地址：https://aclanthology.org/D18-1443/

模型可以简称为BottomUp

官方GitHub项目：sebastianGehrmann/bottom-up-summary

本文是2018年EMNLP论文，算是经典早期生成式摘要工作。
解决端到端生成模型选取内容时的问题（不会选择内容，复制机制会复制整句……）：限制只能负责selector选择的一部分token（以token为单位匹配摘要标签中复制自原文的内容）
content selector → summarizer
content selector仅需在1000个句子的语料上训练
content selector：bottom-up attention（先选取内容，后重述）

有很多技术性细节之类的我都没写，只写了我认为比较重要的内容。

1. BottomUp

现有的一些先抽取后生成的方案会抽取整句。

1. content selector

word-level extractive summarization task
选择尽可能多的内容：用序列标注范式进行selection mask，限制复制机制的选择范围
用Bi-LSTM做序列标注，初始表征用GLoVE + 微调过的ELMo：

获取训练集：对齐摘要标签，即将原文与摘要标签中匹配的子序列中的token作为抽取标签（去重）
这段原文讲得不清楚，不如看代码：

def make_BIO_tgt(s, t):# tsplit = t.split()ssplit = s#.split()startix = 0endix = 0matches = []matchstrings = Counter()while endix < len(ssplit):# last check is to make sure that phrases at end can be copiedsearchstring = compile_substring(startix, endix, ssplit)if searchstring in t and endix < len(ssplit)-1:endix +=1else:# only phrases, not words# uncomment the -1 if you only want phrases > len 1if startix >= endix:#-1:matches.extend(["0"] * (endix-startix + 1))endix += 1else:# First one has to be 2 if you want phrases not wordsfull_string = compile_substring(startix, endix-1, ssplit)if matchstrings[full_string] >= 1:  # 去重matches.extend(["0"]*(endix-startix))else:matches.extend(["1"]*(endix-startix))matchstrings[full_string] +=1#endix += 1startix = endixreturn " ".join(matches)def compile_substring(start, end, split):if start == end:return split[start]return " ".join(split[start:end+1])

2. summarizer

复制机制（基本上就是PGN的逻辑）

其中$p(z)$是$p(y)$在这个token上的attention的和。

BottomUp中复制机制只能选择在selector中选择的token：

↑ renormalization

3. 推理

在概率得分中增加罚项：
length penalty $lp$ and a coverage penalty $cp$

$lp$鼓励生成长文本：

$cp$减少重复：

（↑ 这个我也没看懂是啥意思）

禁止生成重复trigrams

2. 实验

1. 案例分析

禁止生成的字符为灰色 ↓

2. baseline设置

CopyTransformer是随机选了一个注意力头来实现复制

端到端的变体：

1. mask only：仅在训练阶段使用selector结果作为mask，在测试时不用
2. 多任务学习
3. 可微分mask

3. 实验结果

4. 模型分析

selector只需要少量训练样本，因此容易实现迁移：

selector的抽取效果：
（top-3是直接用selector中copy概率最高的3句话）

↑ R-1体现关键词抽取的能力，R-2体现流畅度、语法和组合词语的能力。

BottomUp的生成程度（复制机制的效果）：生成文本中新词的比例，和其中不同词性的比例

↑ 动词的变化主要是时态和人称的变化，名词是同义词

复制的长度（体现了content selection mask减少复制长句的效果）：

推理时得分罚项的消融实验（说明PGN其实挺强的，但是选择信息和推理方法不够好）：

这篇关于Re66：读论文 Bottom-Up Abstractive Summarization的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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