论文笔记：Generating Wikipedia by Summarizing Long Sequences

一、简介

问题：

multi-document abstractive summarization，where the input is a collection of related documents from which a summary is distilled。

abstractive 与 extractive

extractive summarization：抽取文本句子作为 summary。缺点是表达能力有限，好处是句子都是符合语法的。
abstractive summarization：生成新文本作为摘要。缺点是句子可能只是单词的组合，从语法上看狗屁不通。

输出输出

输入：wiki 文章的标题 $T(a_i)$ + 非wiki文章（该wiki的引用文章 ($C_i$) +以该标题google到的文章（$S_i$））。
输出：对应 wiki 文章（$a_i$）

二、模型

由于 $(C_i,S_i)$ 可能非常大，超出了硬件限制，模型分成了两部分：首先使用 extractive summarization 模型抽取输入的一个子集，然后用这个子集来训练 abstractive 模型。这与人类做摘要类似：先高亮出文章的重要句子，然后基于这些句子给出摘要。

extractive stage

对于每一篇文章 $a_i$ , 首先将输入中的段落重新计算 rank，得到段落列表$\{p_{R_i(j)}^i\}$ ，$R_i(j)$ 表示$(C_i,S_i)$的第$j$个段落$p_j^i$的 rank。然后取前 $L$ 个 tokens 作为第二阶段的输入。
文章共用了五种抽取模型：

1. Identity：a trivial extractor，直接使用原输入的前 $L$ 个 tokens.
2. tf-idf：consider ranking paragraphs as documents in a query retrieval problem, where the query is the title of the article。基于 $\{p_j^i\}$对文章标题 $T(a_i)$ 计算tf-idf：
   
   Where $N_w,N_d$, and $N_{dw}$ are the count of the word in the document, total number of documents, and total number of documents containing the word, respectively.
3. TextRank：一种类似 PageRank 的基于图的算法
4. SumBasic：根据词频给词赋分，继而给句子赋分。选出得分最高的句子。选出句子后重新计算词频并重复这个过程，直到达到期望的摘要长度。
5. cheating：
   

abstractive stage

将 $\{p_{R_i(j)}^i\}$ 按 rank 排序后拼接，然后接上 $T(a_i)$ 前缀作为 raw input，然后进行 tokenize:

截取前 $L$ 个 tokens 作为 input sequence：

abstractive 模型记作 $W$，即 $a_i=W(m_i^L)$。将这个问题当成是从长序列（$L$最大取11000）生成短序列（一般少于500）的问题。文章修改了 transformer, 去掉了 encoder：