【摘要】抽取式摘要：TextRank和BertSum。

一：内容预告

本文介绍抽取式文本摘要。

文本摘要，按摘要输出的类型，可以分为抽取式摘要（Extractive）和生成式摘要（Abstractive）。

抽取式好比老实人，温顺服从，循规蹈矩，不敢越雷池半步。

抽取式摘要直接从原文中摘取完整的句子，作为文章的摘要，保证摘要在语法和事实上的正确性，但无法做到概括文章内容和结合外部知识，缺乏惊艳之感，意外之喜。

生成式好比游侠儿，白马饰金羁，连翩西北驰，金鳞岂是池中物。

生成式摘要可以产生原文中没有的单词和短语，给人耳目一新之感，但是容易野马脱缰，返回不符合语法和事实的结果。

抽取式摘要的方法，包括传统的聚类法和图方法，以及基于深度学习的序列标注法或句子排序法。

本文主要关注以下三个问题：

• 如何用聚类法做抽取式摘要？

• 如何用图方法做抽取式摘要？

• 如何用深度学习的方法做抽取式摘要？

二：聚类法做抽取式摘要

基于聚类法的抽取式摘要，是无监督的文本摘要方法。

一种做法是把整篇文章看做聚类中心，首先计算聚类中心的向量表示。

再把文章拆分成多条完整的句子，计算所有句子与聚类中心的距离或相似度，进行排序，取相似度得分最高的topk个句子，作为摘要。

下面是之前做的新闻自动摘要系统，输入新闻标题和正文，就可以输出新闻摘要。

这种做法有两点比较关键：

一是如何得到更好的句向量。

普林斯顿大学出品的SIF句向量是一种简单有效的方法，比较适合长文本的向量化。

二是如何恰当地切分句子。

如包含书名号和双引号的句子，如何拆分。

这种做法的缺点也比较明显。

一是部分作为摘要的句子太长了，没有进行信息提炼，有违摘要的本质。

二是更长的句子，蕴含的语义信息更丰富，与聚类中心的距离更近，更容易被选取为摘要，显得不够精炼。

当然，也可以使用 K-means 进行句子聚类，将句子分为N个类别。

然后从每个类别中，选择距离聚类中心最近的一个句子，一共得到N个句子，作为最终的摘要。

三：图方法做抽取式摘要

基于图方法的抽取式摘要，是无监督的文本摘要，使用的是TextRank算法。

TextRank源自于PageRank。

PageRank是互联网网页排序的方法，经过轻微的修改，成为TextRank，可用于关键词提取和文本摘要。

01

TextRank与PageRank

PageRank的思想是，对于每个网页都给出一个正实数，也就是PageRank值，表示网页的重要程度。

PageRank值越高，表示网页越重要，在互联网搜索的排序中越可能被排在前面。

假设互联网是一个有向图，节点是网页，每条边附有转移概率。

网页浏览者在每个页面上依照超链接，以等概率跳转到下一个网页，并且在网页上持续不断地进行这样的随机跳转。

整个过程形成了一阶马尔科夫链。

在不断地跳转之后，这个马尔科夫链会形成一个平稳分布，而PageRank就是这个平稳分布，每个网页的PageRank值就是平稳概率。

修改为TexrRank后，公式如下：

在抽取式文本摘要中，TextRank和PageRank的相似之处在于：

• 用句子类比于网页

• 任意两个句子的相似度类比于网页转换概率

• 相似度得分存储在一个方形矩阵中，类比于PageRank的转移概率矩阵

02

TextRank做文本摘要

用TextRank做单领域多文本的自动摘要，过程如下：

• 把所有文章分割成完整的单句，并整合在一起

• 计算所有句子的向量表示

• 计算所有句子的相似度，存放在矩阵中，作为转移概率矩阵

• 将转移概率矩阵转换为以句子为节点、相似度得分为边的图结构，用于计算句子的TextRank值

• 按TextRank值对句子进行排序，取topk句子作为摘要。

  
  

咦，上面的内容怎么和博客园的一篇文章差不多啊？

是的，因为那篇文章是我写的。

具体的实现，用networkx这个库，可参考我之前在博客园写的文章：

https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10884493.html

四：深度学习做抽取式摘要

基于深度学习的抽取式摘要，是有监督的文本摘要，可以建模为序列标注任务或句子排序任务。

建模为序列标注任务，就是为原文中的每一个句子打一个二分类标签（0 或 1），0 代表该句不属于摘要，1 代表该句属于摘要，训练一个标注模型。

所有标注为1的句子，可以作为最终的摘要。

建模为句子排序任务，则是输出每个句子作为摘要的概率，选择概率最大的topk个句子，作为最终的摘要。

《Fine-tune BERT for Extractive Summarization》这篇论文，就是把抽取式摘要，建模为序列标注任务和句子排序任务。

论文对BERT的输入层和Fine-Tuning层进行了修改，使其适用于抽取式文本摘要任务。

论文中的BertSum模型，在CNN/Dailymail和NYT数据集上都表现优异，是当前用深度学习做抽取式摘要的SOTA模型。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.10318.pdf

源码地址：https://github.com/nlpyang/BertSum

01

修改输入层

BERT是用MLM和NSP两大任务来进行预训练的，因此输入是token序列，输出则是token序列的向量表示，而不是句子级别的向量表示。

另外，尽管对于句对任务（如文本匹配），BERT使用了 Segment Embedding 来区分两条不同的句子（E_A, E_B），但是抽取式摘要，输入的是两条以上的句子。

因此，论文对输入层进行了修改，以便于对多条句子进行编码。

（一）Encoding Multiple Sentences

在每个句子开头加一个[CLS]标记，在末尾加一个[SEP]标记。

（二）Interval Segment Embeddings

对于句子sent_i，如果i是奇数，那么Segment Embedding为E_A，i为偶数，则为E_B，以此来区分不同的句子。

如果输入5个句子，那么对应的Segment Embeddings为：

相对位置编码（Position Embeddings）就和原生BERT一致了。

经过BERT的预训练层，得到每个[CLS]标记的向量T_i，作为每个句子的特征向量。

02

定义下游摘要层

论文定义了三种摘要层，叠加在BERT的预训练层上，进行联合训练，做Fine-Tuning。

（一）加线性层

在预训练层加一个简单的线性层，做Sigmoid，得到每个句子作为摘要的概率。

（二）加Transformer层

在预训练层加1个或多个Transformer层，用于提取文档级别的特征，再做Sigmoid。

首先用一个PosEmb函数，把每个句子的位置编码，和每个句子的向量表示T_i结合。

然后送入Transformer层，用多头注意力机制（Multi-Head Attention）和层归一化（Layer Normalization），提取文档级特征。

L表示Transformer的层数，作者分别取1、2、3进行实验，发现L=2时效果最好。

经过L层Transformer做信息提取，得到最终的向量表示h_i^L，进而对每个句子进行标注（或者说二分类）。

（三）加LSTM层

在预训练层加LSTM层，最终的向量表示h_i不是LSTM最后一步的隐状态，而是每一步向上输出的向量，最后再做Sigmoid。

得到每个句子作为摘要的概率后，计算二元交叉熵损失，来更新模型参数。

03

实验细节

（一）减少摘要冗余

作者选取在验证集上表现最好的前3个模型，在测试集上进行评估，评估结果取三个模型的平均。

在测试阶段，输入一篇文档，输出所有句子作为摘要的概率，取概率最高的三个句子，作为最终的摘要。

同时，作者采用 Trigram Blocking 的方法，去掉可能造成冗余的摘要句。

具体的做法是，给定已经抽取出来的部分摘要S（多个句子组成），和一个候选句子c，如果S和c之间存在一个重合的语块（由三个单词构成），那么就略过句子c。

（二）实验结果

BertSum模型在两大数据集上进行测试：CNN/DailyMail和NYT，用ROUGE F1 (R-1、R-2 和R-L)作为评估指标，并与多个模型进行对比。

其中，在CNN/DailyMail上的测试结果如下。

从不同模型的对比来看，BertSum模型以较大的优势摘得桂冠，成为新的SOTA。

从自定义的摘要层来看，加Transformer层的BertSum模型，在三个分指标上，都优于加线性层和LSTM层的模型。

此外，进一步的实验表明，Interval Segment Embeddings和Trigram Blocking的引入，都有利于提升模型的效果。

参考资料：

1：《统计学习方法》（第二版）

2：《Fine-tune BERT for Extractive Summarization》

交流学习，进群备注： 昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。

方向有很多： 机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。

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