【论文阅读】Get to the point :summarization with pointer-generator networks

 

摘要：

本文在原来的神经seq2seq模型上进行了两种改变，用混合的pointer-generator网络，既可以通过pointing直接从原文中copy单词又保留了通过generator生成新词的能力；另外，用coverage来记录已经总结出的内容，防止重复。

1 Introduction

生成摘要一般有两种方式，extractive和abstractive，前者是直接从原文中获取段落（通常是完整的句子）来汇总成摘要，而后者是生成新的单词或短语。前者相对较简单。seq2seq的出现使得abstractive的方式变得可能，但是有几个问题：产生不准确的事实类细节、生成重复的词，以及不能很好的处理OOV。本文提出的模型旨在解决这三个问题。

2 Model

2.1 baseline seq2seq model

 

一个单层双向的LSTM作为encoder，源文本（Germany emerge victorious..）中单词被一个一个喂进encoder中，然后生成encoder hidden state hi，也就是图片中红色的长方形。

输入源文本后，解码器decoder(单层单向LSTM)生成摘要。每一步中，decoder以已经生成的摘要来更新decoder hidden state，也就是图中右边黄色长方形的部分（第一步是以特定的开始符作为开始的信号）。

而decoder hidden state被用来计算注意力分布，也就是图中由黄色长方形指向蓝色的那个箭头表示的。注意力分布会告诉我们现在应该重点看哪些输入，也即是source中的词的概率分布。

这个at就是计算出来的得分，也就是蓝色方框的概率大小

此刻图中的状态可以直观的看到应该更加关注得分更高的victorious 和win。这个单纯的蓝色的注意力分布被用来生成一个encoder hidden state 的加权和，也就是图中最上方红心蓝框的小长方形，它表示的就是此刻decoder从源输入中看到的东西，也被称为context vector也就是语境向量，文中用ht*表示，而且是fixed size的：

妥妥的加权和

有了语境向量和之前生成的摘要（decoder hidden state），就可以来计算词汇分布，通常是一个大的vocabulary固定词汇中的概率分布，可以看到图中绿色部分a----zoo表示大词汇表中从第一个词a到最后一个词zoo，然后里面概率最大的就是beat，也就是我们要的生成的词。

具体来说这个概率是用上面的加权和连接上这一步的状态st，然后经过两个线性层，最后一个softmax来生成：

 

 

2.2 pointer-generator network

这是上面的baseline模型和copy模型的结合。

语境向量ht*和attention机制at还是要计算的，与baseline模型不同之处在于每一步还计算了一个概率值Pgen，这代表从词表中生成单词的概率，这个Pgen用来给绿色的词汇分布和蓝色来自原文的attention进行加权，得到最最上面那个有绿有蓝的图，可以看到原来不在词表中的2-0也加进去了。

Pgen的计算方式如下：

其中ht*还是语境向量，st是这一步的decoder state   xt是这一步的decoder的输入，换成yi-1这种表达大家可能更习惯，就是已经生成的摘要嘛，最后外面是一层sigmoid

Pgen就可以用来决定是从词表中生成一个词还是拷贝一个词，具体见下面的公式

这个求和就是把输入中与当前词相同的attention加了起来，如果w没在源输入中出现过，那它的attention也为0

损失函数和上面的baseline是一样的，只不过最后的P（w）的计算方式不一样而已。这个模型相当于每次动态生成时，将源输入中词们加入到了词表vocabulary中

 

这里再解释一下pointer-network，这里以所有出现在input的词作为此时的小词表，对求attention进行了变化，上面图中可以看到，在attention模型中，是将softmax的结果作为权重，与hidden states求了加权和作为context vector来预测输出；而pointer中没有进行求和，是将softmax的结果作为预测input 中最有可能输出的元素。

具体来说，假如整个的词表有1000个词，输入有x1,x10，其中x1-x8是在这1000个词中的词，x9,x10不在词表中，那么单纯的generate模型就会认为x9,x10是unk，只考虑在词表中的1000个词的概率；而在pointer-generator中相当于计算的是x1-x10这10个位置上的词应当被输出的概率。然后将输入中的词映射到voc中

最终输出的时候，就像上图的是结合了pgen和1-pgen，来最终考虑输出的是哪个词（概率最大的）

但是这样也不会完全没有UNK，可能词表里没有，input里也没有

(这是couresera上的图，知识参数的表达有点区别，可能有人更习惯）

 

2.3 coverage mechanism

这个是为了解决重复输出的问题

在decoder的每一步，维护一个coverage vector ct

记录之前所有预测步中注意力分布的和，记录模型已经关注过原文中哪些词（也就是目前的生成已经覆盖到哪些词），并让这个向量影响attention的计算，c0是等于0的，因为一开始原文中没有任何词被覆盖

这与baseline中计算的方法相比，只是增加了一个wc cit 使这个coverage影响到当前attention的得分计算。

但是必须加上coverage loss惩罚关注同一位置才能使其发挥作用

最终，模型的整体损失函数为：

 

3 related work

4 dataset

CNN/Daily Mail dataset

这是多个句子的摘要

5 experiment

256d hidden state   128d word embedding 

learning rate 0.15

initial accumulator value 0.1

6 results

对结果的解释：

为什么下面的extractive方法得分更高？可能新闻类重要的信息就是集中在前几句。而且与ROUGE的评分机制有关。