Re5：读论文 TWAG: A Topic-guided Wikipedia Abstract Generator

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本文是ACL2021论文，在ACL上的官方网页为：TWAG: A Topic-Guided Wikipedia Abstract Generator - ACL Anthology
PDF版会议论文下载地址为：https://aclanthology.org/2021.acl-long.356.pdf

ArXiv网址为：[2106.15135] TWAG: A Topic-Guided Wikipedia Abstract Generator

代码为：THU-KEG/TWAG: Code and dataset for the ACL 2021 paper “TWAG: A Topic-guided Wikipedia Abstract Generator”

1. 模型构造思路

本文的研究任务是维基百科摘要生成（Wikipedia abstract generation），从网上海量文本信息中生成维基百科摘要。
本文将维基百科摘要视为对一个实体（entity）的描述，可以分解为不同的主题（topic）（如animal类实体的描述，可以分解为distribution、taxonomy、description等topic。每个topic对应多个维基百科内容中的小标题（section label）。具体的topic划分和section label与topic的对应关系见后文4.2部分对数据集的描述）。

以Arctic Fox的维基百科举例：

图中左半部分是Arctic Fox的维基百科摘要，包含一个动物的3个正交的主题（颜色对应）：Description, Taxonomy and Distribution。
右半部分是Arctic Fox是维基百科section label，分别与topic对应（颜色）。

本文所用的topic是根据实体的domain（Wikipedia categories）得到的。

本文提出的是两阶段的模型TWAG（two-stage Topic-guided Wikipedia Abstract Generation model），使用主题信息指导摘要生成。
第一步topic detection：识别输入原文中每一个自然段属于哪一个主题（这个分类器（classifier-based topic detector）通过已有的Wikipedia文章生成）
第二步：sentence-wise生成摘要：预测摘要每一句的主题分布（topic distribution），以得到对应的topic-aware representation，用Pointer-Generator network¹从中生成摘要句子。

本文提出的下一步研究方向是在topic-aware abstract generator模块应用预训练模型，并将topic-aware model应用到其他富含主题信息的领域（如体育比赛报道）。

2. 问题定义与模型介绍

2.1 通用的Wikipedia abstract generation

输入文档可以用不同粒度的textual units表示，本文中选取的粒度是自然段，因为它能表示相对完整、紧凑的语义信息。
输入文档 $\mathcal{D}=\{d_1,d_2,...,d_n\}$（n个自然段）

输出Wikipedia abstract $\mathcal{S}=\{s_1,s_2,\dots ,s_m\}$（m个句子）

任务目标：找到optimal abstract ${\mathcal{S}}^{\ast }$（原话是“最好地总结输入”，我认为按照下式也可以直观地理解为“给定输入，可能性最大的摘要”，“靠近真实摘要”）：
${\mathcal{S}}^{\ast }=\underset{S}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{S}|\mathcal{D})$

2.2 基于topic的Wikipedia abstract generation

每个Wikipedia文章由abstract, the content table（section label $\{l\}$）, and textual contents（与content table对应的 $\{p\}$）组成，abstract在语义上与section label指示的topics对应。
由于不同维基百科文章的content table不同，因此不便直接用section label，所以特定域都选用了共有的topics（合并相似section labels）。
topic集合 $\mathcal{T}=\{T_1,T_2,\dots ,T_{n_t}\}$（$n_t$个topic），每个topic $T_i=\{l_i^1,l_i^2,\dots ,l_i^m\}$

对于输入文档 $\mathcal{D}$，每个自然段都对应一个隐主题（latent topic）：$\mathcal{Z}=\{z_1,z_2,\dots ,z_n\}$，其中 $z_i\in \mathcal{T}$，是 $d_i$ 的主题。
则我们的Wikipedia abstract generation任务目标可以重写为：
${\mathcal{S}}^{\ast }=\underset{Z}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{Z}|\mathcal{D})\underset{S}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{S}|\mathcal{D},\mathcal{Z})$

这样，这个任务就可以分解为topic detection（最大化 $\underset{Z}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{Z}|\mathcal{D})$）和topic-aware abstract generation（最大化 $\underset{S}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{S}|\mathcal{D},\mathcal{Z})$）

2.3 TWAG模型

模型示意图：

图中示例的domain有3个主题。
左边部分是topic detector，判断每个输入自然段所属的主题。
右边部分是 topic-aware abstract generator，基于输入自然段（根据检测出的section进行分组为topic-specific text group (TTG) ${\mathcal{G}}_k$）和对应主题逐句生成摘要：先预测该句的topic distribution，将其与全局hidden state融合，得到topic-aware representation，用copy-based decoder生成该句话。

（其实我觉得这个图画得还不够清晰，尤其是sentence decoder部分，感觉画得有些含混。文本说明部分我也有些半看不懂的。感觉可能需要看一下原版PGN和TWAG代码才能彻底搞懂）

2.3.1 topic detector

将该任务视为分类任务，表示为 $\mathcal{Z}=\text{Det}(\mathcal{D})$。
具体的实现为：用ALBERT²进行编码，然后用一层全连接网络进行分类任务：
$$\begin{array}{rl}\mathbf{d}& =\text{ALBERT}(d)\\ z& =\mathrm{argmax}(\text{linear}(d))\end{array}$$
（$\mathbf{d}$ 是 $d$ 的表示向量，ALBERT模型经过微调）

2.3.2 Topic-aware Abstract Generation

2.3.2.1 Topic Encoder

通过输入文档，对主题（topical representations）和每个token进行表征。

${\mathcal{G}}_k$ 包含了一个实体特定主题的显著信息：${\mathcal{G}}_k=\text{concat}\left(\right\{d_i|z_i=T_k\})$
为了进一步捕获隐含语义信息（hidden semantics）：${\mathbf{g}}_k,{\mathbf{U}}_k=\text{BiGRU}\left({\mathcal{G}}_k\right)$（${\mathbf{g}}_k$ 是 ${\mathcal{G}}_k$ 的final hidden state，${\mathbf{U}}_k=({\mathbf{u}}_1,{\mathbf{u}}_2,\dots ,{\mathbf{u}}_{n_{G_k}})$ 是 ${\mathcal{G}}_k$ 每个token的hidden state，$n_{G_k}$ 是 ${\mathcal{G}}_k$ 中的token数）

2.3.2.2 Topic Predictor

预测摘要句的topic distribution，生成topic-aware sentence representation。

逐句：
$$\underset{S}{\mathrm{argmax}}P(\mathcal{S}|\mathcal{D},\mathcal{Z})=\prod _{i=1}^m\underset{s_i}{\mathrm{argmax}}P(s_i|\mathcal{D},\mathcal{Z},s_{<i})$$

第一步：用GRU decoder生成每一句的主题分布 ${\mathbf{e}}_t$。
在每一个time stamp $t$，生成全局hidden state ${\mathbf{h}}_t$，然后估算主题上的概率分布 ${\mathbf{q}}_t$：
$$\begin{array}{rl}{\mathbf{h}}_t& =\text{GRU}({\mathbf{h}}_{t-1},{\mathbf{e}}_{t-1})\\ {\mathbf{q}}_t& =\text{softmax}(\text{linear}({\mathbf{h}}_t))\end{array}$$
${\mathbf{h}}_0$看代码（TWAG/src/c_generate_soft/model.py第241行左右）是通过2.3.2.1 topic encoder输出的。具体怎么做的我还没看。
${\mathbf{e}}_{t-1}$ 是上一步的topical information，${\mathbf{e}}_0$ 初始化为全0向量。
从 ${\mathbf{q}}_t$ 中得到 ${\mathbf{e}}_t$ 有两种方式：
① hard topic：直接选择概率最大的主题作为该句主题，使用对应的topical representation作为该句的主题分布：${\mathbf{e}}_t^{hard}={\mathbf{g}}_{\underset{i}{\mathrm{argmax}}(q_i)}$
② soft topic：将每句话视为各个主题的融合体，用各主题的topical representation的加权求和作为该句的主题分布：${\mathbf{e}}_t^{sort}={\mathbf{q}}_t\cdot \mathbf{G}$（其中 $\mathbf{G}=({\mathbf{g}}_1,{\mathbf{g}}_2,\dots ,{\mathbf{g}}_{n_t})$ 是topical representations组成的矩阵）
（最终本文选择soft topic。一是因为在语义上，摘要每句话会含有多个主题的信息；二见后文ablation study部分实验结果证明soft topic效果更好）

第二步：得到topic-aware representation（hidden state） ${\mathbf{r}}_t={\mathbf{h}}_t+{\mathbf{e}}_t$

每一步会运行一次stop confirmation：$p_{stop}=\sigma (\text{linear}(h_t))$（其中 σ 是sigmoid函数）
如果 $p_{stop}>0.5$，TWAG就会停止解码。

2.3.2.3 Sentence Decoder

基于topic-aware representations生成摘要中的该句话。

PGN¹同时从输入文档和词表中选择token。

从输入文档中复制token：
decoder需要token-wise hidden states $\mathbf{U}=({\mathbf{u}}_1,{\mathbf{u}}_2,\dots ,{\mathbf{u}}_{n_u})$（$n_u$ 是输入token数）（通过concat所有TTG的token-wise hidden states得到：$\mathbf{U}=[{\mathbf{U}}_1,{\mathbf{U}}_2,\dots ,{\mathbf{U}}_{n_u}]$）
对句子的第$k$个token，decoder计算所有输入自然段上的 attention distribution ${\mathbf{a}}_k$，${\mathbf{a}}_k$的每个元素${\mathbf{a}}_k^i$是输入自然段中token $i$被选择的概率：${\mathbf{a}}_k^i=\text{softmax}(\text{tanh}({\mathbf{W}}_u{\mathbf{u}}_i+{\mathbf{W}}_s{\mathbf{s}}_k+{\mathbf{b}}_a))$（其中${\mathbf{s}}_k$是decoder hidden state，${\mathbf{s}}_0={\mathbf{r}}_t$ （topic-aware representation），${\mathbf{W}}_u,{\mathbf{W}}_s,{\mathbf{b}}_a$ 是可训练的参数）

从词表中生成token：
用attention mechanism计算context vector（encoder hidden states的加权求和）：${\mathbf{c}}_k^{\ast }=\sum _i{\mathbf{a}}_k^i{\mathbf{u}}_i$
将该向量传入一个新的2层神经网络得到词表上的probability distribution：$P_{voc}=\text{softmax}\left(\text{linear}\right(\text{linear}\left(\right[{\mathbf{s}}_k,{\mathbf{c}}_k^{\ast }\left]\right)\left)\right)$

在两种机制间转换：$p_{gen}=\sigma ({\mathbf{W}}_c^T{\mathbf{c}}_k^{\ast }+{\mathbf{W}}_s^T{\mathbf{s}}_k+{\mathbf{W}}_x^T{\mathbf{x}}_k+{\mathbf{b}}_p)$（其中${\mathbf{x}}_k$是decoder输入，$\sigma$是sigmoid函数，${\mathbf{W}}_c^T,{\mathbf{W}}_s^T,{\mathbf{W}}_x^T,{\mathbf{b}}_p$ 是可训练的参数）
最终的probability distribution是：$P(w)=p_{gen}{P}_{voc}(w)+(1-p_{gen})\sum _{i:w{w}_i=w}{\mathbf{a}}_k^i$（其中$w{w}_i$是${\mathbf{u}}_i$对应的token）

2.3.3 训练

topic detection和abstract generation的模块是分开训练的。

2.3.3.1 Topic Detector Training

数据集构建见本博文4.2数据集部分介绍。
本文使用negative loglikelihood损失函数。

2.3.3.2 Abstract Generator Training

topic-aware abstract generation部分的损失函数由两部分构成：①sentence decoder对每一句摘要的损失函数 ${\mathcal{L}}_{sent}$ 的平均值。②stop confirmation的交叉熵损失函数 ${\mathcal{L}}_{stop}$

①参考¹，本文使用该句每个目标单词的negative log likelihood的平均值：${\mathcal{L}}_{sent}=\frac{1}{m}\sum _{t=1}^m(\frac{1}{n_{s_t}}\sum _{i=1}^{n_{s_t}}-\log P(w_i))$（其中$m$是句子数，$n_{s_t}$是摘要第 $t$ 句的长度）

②${\mathcal{L}}_{stop}=-y_s\log p_{stop}-(1-y_s)\log (1-p_{stop})$
当 $t>m$ 即应该停止生成摘要句子时，$y_s=1$，反之 $y_s=0$

3. 模型原理

1. 为什么不用基于图的表示学习方法做抽取式摘要：因为从各种来源收集到的输入文档往往有噪音，并缺乏内在联系³，因此难以构建relation graph。（introduction）
2. 用topic生成摘要的好处：减少冗余，使内容更完整。（introduction）
3. 本文的任务是生成紧凑的摘要，因此需要对topic进行fusion、理解topics之间的关联与差异（topic distribution），而非使用独立的topics（见本博文2.3.2.1部分对软主题的介绍）。（Wikiasp: A dataset for multi-domain aspect-based summarization. 则是反例。该文献使用aspect作为术语）（Wikipedia-related Text Generation）
4. 识别文本中的主题信息“模仿人类识别实体的方法”（conclusion）

4. 实验

4.1 baseline

1. TF-S2S⁴：用Transformer decoder，用卷积层压缩自注意力机制里的键值对。
2. CV-S2D+T⁵：用一个卷积encoder和2层hierarchical decoder，用LDA建模主题信息。
3. HierSumm⁶：用注意力机制建模自然段间关系，用图加强文档的表示学习。
4. BART⁷：预训练的seq2seq模型。

4.2 数据集

本文使用的数据集是WikiCatSum⁵。

该数据集是WikiSum的子数据集。含有Wikipedia中的3个域：Company, Film and Animal
每个域的数据集划分比例都是train (90%), validation (5%) and test (5%)
删除了文章中的超链接和图像。用spaCy包划分自然段。经下述处理后最终得到的数据集划分比例是8:1:1。

对于topic detection阶段的标签构建，本文首先将已有的维基百科文章（2019-07-01）构建为 section label : textual contents $\{l:p\}$ 形式，然后将textual contents分解为自然段 $p=(d_1,d_2,\dots ,d_{n_p})$，这样数据集就变成了label-paragraph对 $\{l:d\}$，然后再把同一topic的label合并（对每个域，选择了$n_t=20$个最常出现的label，手动将其分配给各主题。Reference或Notes等缺乏语义信息的label被丢弃。下图是分配表），这样数据集就变成了topic-paragraph对 $\{T:d\}$。

（不同颜色代表不同$n_t$时选择的label）

此外，每个域还专门构建了一个NOISE主题，指没用的部分（如scripts或广告），这一部分是通过正则表达式提取的，如含有“cookie”,“href”或看起来像reference。

经处理后得到的最终的数据集信息：

用于摘要生成的数据则是非维基百科数据，以防数据泄露问题。

4.3 实验设置

代码使用PyTorch和transformers库，设备是NVIDIA GeForce RTX 2080。
topic detection阶段使用的预训练模型是transformers库的albert-base-v2，保持原参数，以3e-5为学习率训练了4个epoch。
abstract generation阶段用单层BiGRU将TTGs编码为512维的hidden states。输入文档保存开头400个tokens，转换为300维的GloVe⁸词向量。词表长度为50000，OOV token用其邻近10个tokens的平均嵌入表示。这个模块训练了10个epoch，第一个epoch的学习率是1e-4，其他的是1e-5。
在评估结果前，删除了所有与其他句重复超过50%的句子以减少冗余⁹。
需要beam search的模型，beam size都设置为5。

（Appendix B）使用BART-base，因为BART-large效果差（生成文本出现重复，损失函数下降慢），本文怀疑是因为过拟合。

4.4 实验结果

4.4.1 ROUGE¹⁰

本文所使用的评估指标是ROUGE F1 指标（原文给出的原因：因为没有限制摘要生成长度，所以用这个combines precision and recall to eliminate the tendency of favoring long or short results的指标）。

TF-S2S和HierSumm使用原文数据集的子集来训练得到的结果小于原文结果，本文作者认为可能因为数据不足，这也证明了TWAG模型的data-efficient。

案例分析：

4.4.2 human evaluation

此外参考¹⁰，本文构建了含有2部分内容的human evaluation：

4.4.2.1 QA

question-answering (QA)，架构来自¹¹，检查摘要中的factoid信息，根据不同的真实摘要，每个样例创造2-5个问题，问题示例：
（全部的评估集合在论文附带的GitHub项目中，待补）

从每个域抽取了15个样例，共45个来做human evaluation。
选了3名参与人员以自动生成的摘要作为背景知识来回答问题。能回答问题越多的摘要越好。
答案量化打分：正确答案——1，部分正确答案——0.5，错误答案——0.1，无法回答——0。
（对0.1的解释：Notice that we give a score of 0.1 even if the participants answer the question incorrectly, because a wrong answer indicates the summary covers a certain topic and is superior to missing information.）

结果：

（TF-S2S和HierSumm在域Film和Animal上表现很差可能是因为在小数据集上欠拟合）

4.4.4.2 linguistic quality

让参与人员从3个角度来阅读生成摘要并在1-5分间打分（分越高说明质量越高）：

• Completeness (does the summary contain sufficient information?)
• Fluency (is the summary fluent and grammatical?)
• Succinctness¹² (does the summary avoid redundant sentences?)

结果：

4.5 Ablation Study

4.5.1 Learning Rate of Topic Detector.

1e-7准确率高，但最终rouge值低，因此本文最终选择了3e-5。本文怀疑是因为学习率太低导致了过拟合。

4.5.2 Soft or Hard Topic.

4.5.3 Number of Section Labels.

section labels的频率符合长尾分布。

$n_t=20$ 得到的最终实验结果最好。

5. 代码实现和复现

5.1 论文官方实现

具体内容持续更新。
大略来说，步骤是分类（topic detection）→生成（abstract generation），可以解耦也可以端到端地运行。（我看了一下，这个端到端说的好像是代码一步把分类和生成两步都做完，本质上还是解耦的。但是我还没有仔细看，具体的待补）

5.1.1 分类

5.1.2 生成

TWAG/src/c_generate_soft/model.py：
BiGRUEncoder：论文中的topic encoder，实现了一个BiGRU模型。

DocumentDecoder：论文中的topic predictor，hidden${\mathbf{h}}_{t-1}$ input${\mathbf{e}}_{t-1}$→decoder（torch.nn.GRUCell）→hidden_out${\mathbf{h}}_t$→out_linear（torch.nn.Linear）→softmax（torch.nn.Softmax）→topic_dist${\mathbf{q}}_t$

TopicDecodeModel：整个生成部分。
预测每一句话的sent_hiddens→avg_sent_hidden（${\mathbf{e}}_t$）→h_0_sent=avg_sent_hidden+doc_hidden（topic-aware representation ${\mathbf{r}}_t={\mathbf{e}}_t+{\mathbf{h}}_t$）

5.2 我自己写的复现

没写，待补。

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1. Get to the point: Summarization with pointer-generator networks. ↩︎ ↩︎ ↩︎

2. Albert: A lite bert for self-supervised learning of language representations. ↩︎

3. Automatically Generating Wikipedia Articles: A Structure-Aware Approach ↩︎

4. Generating wikipedia by summarizing long sequences. ↩︎

5. Generating summaries with topic templates and structured convolutional decoders. ↩︎ ↩︎

6. Hierarchical transformers for multi-document summarization. ↩︎

7. Bart: Denoising sequence-to-sequence pretraining for natural language generation ↩︎

8. GloVe: Global vectors for word representation. ↩︎

9. 这个应该是因为生成式摘要里常见的重复问题。 ↩︎

10. Rouge: A package for automatic evaluation of summaries. ↩︎ ↩︎

11. Discourse constraints for document compression. ↩︎

12. 简洁 ↩︎