CN112417149B - 一种基于多任务学习的标题生成方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于多任务学习的标题生成方法，首先获取需要进行标题生成的源文本数据，并且进行清洗等预处理，将文章送入Self‑Encoder端的BiLSTM模型进行特征提取，之后再通过TextRank算法以及多任务学习模块提取文章中的关键词，再将关键词送入Keywords‑Encoder端进行特征提取，然后将融合关键词信息和源文本信息的特征送入由BiLSTM组成的Decoder端。该网络更好的利用了原文中的关键词信息来进行标题生成，极大的丰富了特征提取的信息，提高了生成标题的质量。

Description

一种基于多任务学习的标题生成方法
技术领域：
本发明属于文本生成领域。尤其涉及到一些循环神经网络、注意力机制、 多任务学习等。
背景技术：
随着互联网技术在国内的迅猛发展以及各种软硬件的不断更新升级，使 得人们获取信息的方式变得更加的多样化，同时也由于获取信息的成本越来 越小，导致每天获取的信息总量也增加了很多。然而，信息化的迅速发展给 人们带来便利的同时，使得网络中充斥着大量冗余、非结构化的文本信息， 大大降低了人们获取信息的效率。因此，如何通过机器来提取、精炼文本中的关键有效信息，如何通过生成标题来快速获取文章的主题思想，已经成为 当今学术研究的热点。国内外已经对这一研究领域已经有较为成熟的理解和 技术方法，且主要可分为两种：首先是抽取式生成标题(Extractive Headline Generation,EHG)方法,这类方法主要是基于传统的统计学知识，强调文章的 表层含义，主要考察词汇的频率、句子的位置、句子的长度等信息。基于统 计的方法进行摘要自动提取的技术简单、便捷、易于实现，但是仅以文章的 表层词汇信息难以刻画句子的整体语义，不能很好的衡量句子的重要性；没 有考虑句子的上下文信息，难以全局性的选出符合要求的句子；随着神经网络 模型的不断发展与完善，第二种方法被有些学者提出，即生成式生成标题(Abstractive Headline Generation,AHG)方法。这类方法可以很好的解决使用EHG方法带来的生成的标题不能描述文章完整语义的问题。Soricut等人提 出一种生成生成式标题的WIDL-expression，利用该表达式可以将相关的文本 信息转换成一定结构特征的标题。随后，序列到序列(Sequence to Sequence， Seq2Seq)模型越来越多的被运用到文本生成的领域。2018年Hayashi等人将 摘要生成领域的Encoder-Decoder架构利用到标题生成任务上，其中Encoder 用来编码源文本输入，一个Decoder用来解码，输出目标文本，但是由于此种网络结构是基于循环神经网络(RNN),所以存在并行度低，无法解决长期依赖的问题。2019年由Gavrilov等人提出了Self-Attentive模型，在解决长 期依赖问题的同时进行标题生成。然而对于生成式标题来说，得到的语义和 目标标题仍有一定差距，并且生成的标题难以符合语义规则，标题可读性较 弱。
发明内容
为解决传统的生成式标题生成方法从源文本中提取出的语义向量难 以将所有的关键信息准确涵盖的问题，本发明提出一种基于多任务学习模型 的标题生成方法。
本发明的技术方案包括如下内容：
首先对包含源文本和对应参考标题的数据集进行句子清洗、去除空格 以及特殊字符，得到预处理结果；利用TextRank算法对预处理后的源文本进 行词的权重计算得到关键词权重序列。然后构建所需字典，key、value分别 表示词和对应的id。然后将需要处理的源文本根据字典转换为相应的id，并 且通过模型维度为m的Embedding层进行词向量初始化，然后根据id找到词 对应的词向量。将词向量送入模型的Encoder端，进行特征提取，并且在提 取的过程中通过多任务学习训练关键词分类器，通过关键词抽取器生成源文 本的对应关键词权重序列。之后将源文本的特征向量与之前计算得到的关键 词特征向量进行融合，并将融合后的向量作为输入输入到采用双向长短期记忆神经网络(Bidirction LongShort-Term Memory,BiLSTM)模型的Decoder 端进行标题生成，这样便得到了一个基于BiLSTM和多任务学习架构的标题生 成框架。
一种基于多任务学习的标题生成方法包括以下步骤：
步骤1、获取需要标题生成的源文本数据，进行必要的文本数据处理， 得到预处理结果。
步骤2、对预处理后的文本进行词典构建，词和id唯一对应，自定义 词向量的维度，对词向量进行初始化。
步骤3、将文章的输入向量输入基于BiLSTM的Self-Encoder端进行特 征提取，并且通过关键词分类器获得文章的对应关键词权重序列，同时对分 类器进行训练。
步骤4、提取文章中的关键词，并将关键词向量输入到基于BiLSTM的 Keywords-Encoder端进行特征提取。
步骤5、将步骤3和步骤4生成的特征向量送入基于LSTM的Decoder 端进行解码，生成文章的标题。
作为优选，步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、统计文章和标题的长度分布，选取文章中长度的最大值为m， 标题长度最大值为n。
步骤3.2、将文章输入模型的Embedding层获取词向量，维度为m，本 发明中m取值为300。
步骤3.3、将获取的词向量输入到基于BiLSTM的Self-Encoder端进行 特征提取
步骤3.4、通过关键词分类器对每个输入词向量判断是否为关键词，生 成关键词权重序列，并且对该多任务学习模块进行训练。
作为优选，步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、利用TextRank算法对文章中词语进行权重计算，生成关键 词权重序列
步骤4.2、将步骤3和步骤4计算出的关键词权重序列进行线性组合， 得到最终的关键词权重序列并选取前k个词作为关键词。
步骤4.3、将关键词向量输入到基于BiLSTM的Keywords-Encoder端进 行特征提取。
作为优选，步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1、步骤3和步骤4生成的特征向量通过全连接网络进行维度转 换，使其符合Decoder端输入标准。
步骤5.2、通过Decoder端的Dual-attention机制，结果步骤3和步 骤4中生成的特征向量，分别计算出注意力权重，作用于Decoder端输入的 queries矩阵分别生成文章语义向量和关键词语义向量。再将二者进行特征融 合
步骤5.3、根据Decoder解码生成的语义向量，经过Softmax层之后生 成对应词汇。
与现有技术相比，本发明具有以下明显优势：
第一，本发明在生成文章标题时，不仅仅通过基于BiLSTM的Encoder 提取原文章中的特征信息，而且还通过添加多任务学习模块以及传统的 Textrank算法来进行关键词的提取用作生成标题，更好的利用了原文中的关 键词信息来进行标题生成。极大的丰富了特征提取的信息，提高了生成标题 的质量。第二，本发明提出了一种新的结合了Textrank算法以及关键词分类 器的文本关键词提取方式，使得提取出的关键词可以更加丰富的涵盖原文本中的关键信息。
附图说明：
图1为本发明所涉及方法的流程图
图2为Self-Encoder以及Keywords-Encoder与BiLSTM Decoder模 块交互原理图
具体实施方式：
为了更好的说明本发明的目的和优点，一下结合具体网络模型实例，并 参照附图，对本发明进一步详细说明。
本发明所用到的硬件设备有PC机一台，1080显卡2块；
在这一部分，我们进行了广泛的实验，以探讨我们提出的方法的影响， 本发明设计的网络架构运行流程图如图1所示，具体包括以下步骤；
实验以ROUGE值指标作为评价指标：
ROUGE方法通过计算生成标题和标准标题的词单元重合度来区分候选 标题的质量，ROUGE-N是基于n-gram共现统计得到的，ROUGE-N的准确率、 召回率和F值得计算方法如式(1)、式(2)、式(3)所示。
其中，n表示n-gram的长度，S表示文档，下标r表示参考摘要， Countm(gramn)表示候选摘要和参考摘要中同时出现n-gram的个数， Count(gramn)则表示参考摘要中出现的n-gram个数。
在本实施例中，用于测试生成标题的原文本为：
["中新社北京11月1日电(陈杭)首钢集团总经理赵民革1日在2020 中国科幻大会开幕式上表示，北京首钢园将通过加快科幻产业创作人才集聚， 高新科技制作场景及体验场景营造，科幻活动交流与版权交易平台建设等工 作，打造科幻国际交流中心、科幻技术赋能中心、科幻消费体验中心和科幻 公共服务平台。赵民革认为，首钢园开发的电竞、数字创意活动和科技体验项目，营造了科幻体验式消费氛围，加速了生态聚集效应。我们力争用10年 左右的时间，把首钢园建成一座科幻之城，成为科幻产业发展的重要承接地 和科幻产业创新展示重要窗口，成为具有全球影响力的科幻产业特色园区。” 赵民革表示。赵民革提到，目前，园区正在以工业遗址公园为载体，建设占 地71.7公顷的科幻启动区。将积极引进科幻大师工作坊，搭建国际科幻活动 与展教中心。重点引进科幻龙头企业、大师工作室、公共服务平台和体验消费项目。"]表示为Xt＝[x1,x2,…,xT]其中T为句子的长度。
步骤1，获取用于训练网络模型的4万条文章-标题训练集的源文本数 据，进行文本数据预处理，去除特殊符号，去停用词，去除频率低于百分之 一的低频词等得到预处理结果，之后构建训练所用到的字典。字典中key为 词，value为词的id。
步骤2，通过Embedding层对词向量进行初始化，根据字典中的id选 择每个词对应的词向量。
步骤3，根据输入的原文本内容X＝[x1,x2,…,xT]在构造的词典里索引获 得对应的词向量，然后按照顺序输入基于BiLSTM的Self-Encoder端进行特 征提取，并且通过关键词分类器获得文章的对应关键词权重序列We(Vi)＝(p1,p2,…,pn)，其中p1,p2,…,pn分别代表句子序列第n个词为关键词的概 率，同时对分类器进行训练。
步骤3.1，输入为l*300的文本，其中句子长度为l，词向量维度为300。
步骤3.2，输入到基于BiLSTM的Self-Encoder，生成隐状态向量表达 序列hi。计算公式如下：
E[xi]为第i个输入词的embedding向量xi。最终的隐向量hi表示为两 个方向的向量拼接：
步骤3.3，在隐状态向量
表示hi上添加一层Softmax分类器作为关键词分类器，即多任务学习模 块，用来生成文章的对应关键词权重序列We(Vi)＝(p1,p2,…,pn)，并且对该分类 器进行训练。
步骤4，提取文章关键字，输入到Keywords-Encoder端。
步骤4.1，利用TextRank算法对摘要中词语的权重进行计算，词语权 重计算方法为：
其中，Vi表示第i个词；wij表示点Vi到点Vi链接的权重；Out(Vj)表示点Vi指向所有点的集合；In(Vj)表示指向点Vj的所有点集合；W(Vi)表示第i个词的 权重；d是阻尼因数，表示某一特定点指向其他任意点的概率，取值范围为0 到1之间。最终得到关键词权重序列Wt(Vi)＝(p1,p2,…,pi)。其中pi表示句子序列 第i个词计算出的权重即W(Vi)。
步骤4.2，将步骤3计算出的关键词权重序列We(Vi)以及步骤4.1计算 出的Wt(Vi)进行线性组合得到最终关键词权重序列W(Vi),计算公式如下：
W(Vi)＝wt*Wt(Vi)+we*We(Vi) (7)
其中wt，we为可训练的参数，初始值均为0.5。
步骤4.3，通过对4万条文章-标题数据集中的标题以及其标题中的关 键字个数进行统计，得到关键词个数平均为8个，故选择关键词权重序列中 的前8个作为关键词。
步骤4.4，将8*300的关键词向量K＝[k1,k2,…,k8]作为输入输入到 Keywords-Encoder端进行特征提取。
步骤5、将步骤3和步骤4分别生成的特征向量通过拼接进行特征融合， 输入模型的Decoder端进行解码生成标题序列。
步骤6，训练网络模型迭代200世代，模型收敛，使用ROUGE-N评价指 标评价生成的摘要质量，通过与原生BiLSTM比较生成的摘要质量，得出最终 结论。
步骤6.1，待网络模型收敛以后，保存训练好的模型，采用损失函数为 交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss):
其中y(i)为真实值，为预测值。
步骤6.2，将用于标题生成的原文本Xt＝[x1,x2,…,xT]输入到训练好的 模型中，并且生成对应的论文标题Yt＝[y1,y2,…,yM]，其中M为标题的长度， 使用本模型生成的标题与传统BiLSTM模型生成标题的评价结果见表1：
表1.使用不同网络模型生成的标题
网络模型 生成标题
传统BiLSTM模型 首钢集团建设科幻之城窗口服务
本发明模型 北京首钢园打造国际科幻活动中心
表2.使用不同模型进行标题生成的评价结果
网络模型 PROUGE-1 RROUGE-1 FROUGE-1
传统BiLSTM模型 0.5614 0.7122 0.6218
本发明模型 0.5936 0.7724 0.6524
参考人工标题为:[首钢园将打造科幻国际交流中心]，通过表2显示， 对于不同网络模型生成的标题进行ROUGE值评价，其中本发明模型的FROUGE-1 最高，为0.6524。所以使用本发明模型进行标题生成的效果要比传统方法效 果更好。
以上实施例仅为本发明的事例性实施例，不用于限制本发明，本发明 的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以再本发明的实质和保护 范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为 落在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种基于多任务学习的标题生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取需要标题生成的源文本数据，进行文本数据处理，得到预处理结果；
步骤2、对预处理后的文本进行词典构建，词和id唯一对应，自定义词向量的维度，对词向量进行初始化；
步骤3、将原文章文本序列通过步骤2中构建的词典映射为输入向量，送入基于BiLSTM的Self-Encoder端进行特征提取得到特征向量，并且通过关键词分类器获得文章的对应关键词权重序列，同时对分类器进行训练；
步骤4、提取文章中的关键词，并将关键词向量输入到基于BiLSTM的Keywords-Encoder端进行特征提取得到特征向量；
步骤5、将步骤3和步骤4分别生成的特征向量通过拼接进行特征融合生成特征向量，送入基于LSTM的Decoder端进行解码，生成文章的标题；
步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1、统计文章和标题的长度分布，选取文章中长度的最大值为m，标题长度最大值为n；
步骤3.2、将文章输入模型的Embedding层获取词向量，维度为m，
m取值为300；
步骤3.3、将获取的词向量输入到基于BiLSTM的Self-Encoder端进行特征提取；
步骤3.4、通过关键词分类器对每个输入词向量判断是否为关键词，生成关键词权重序列，并且对多任务学习模块进行训练；
步骤4具体包括以下步骤：
步骤4.1、利用TextRank算法对文章中词语进行权重计算，生成关键词权重序列；
步骤4.2、将计算出的关键词权重序列进行线性组合，得到最终的关键词权重序列并选取前k个词作为关键词；
步骤4.3、将关键词向量输入到基于BiLSTM的Keywords-Encoder端进行特征提取；
步骤5具体包括以下步骤：
步骤5.1、步骤3和步骤4生成的特征向量通过全连接网络进行维度转换，使其符合Decoder端输入标准；
步骤5.2、通过Decoder端的Dual-attention机制，结果步骤3和步骤4中生成的特征向量，分别计算出注意力权重，作用于Decoder端输入的queries矩阵分别生成文章语义向量和关键词语义向量；再将二者进行特征融合
步骤5.3、根据Decoder解码生成的语义向量，经过Softmax层之后生成对应词汇。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1，获取用于训练网络模型的源文本数据，进行文本数据预处理，去除特殊符号，去停用词，去除频率低于百分之一的低频词得到预处理结果，之后构建训练所用到的字典；字典中key为词，value为词的id；
步骤2，通过Embedding层对词向量进行初始化，根据字典中的id选择每个词对应的词向量；
步骤3，根据输入的原文本内容X＝[x1,x2,…,xT]在构造的词典里索引获得对应的词向量，然后按照顺序输入基于BiLSTM的Self-Encoder端进行特征提取，并且通过关键词分类器获得文章的对应关键词权重序列We(Vi)＝(p1,p2,…,pi)，其中p1,p2,…,pi分别代表句子序列第1-i个词为关键词的概率，同时对分类器进行训练；
步骤3.1，输入为l*300的文本，其中句子长度为l，词向量维度为300；
步骤3.2，输入到基于BiLSTM的Self-Encoder，生成隐状态向量表达序列hi；计算公式如下：
E[xi]为第i个输入词的embedding向量xi；最终的隐向量hi表示为两个方向的向量拼接：
步骤3.3，在隐状态向量
表示hi上添加一层Softmax分类器作为关键词分类器，即多任务学习模块，用来生成文章的对应关键词权重序列We(Vi)＝(p1,p2,…,pn)，并且对该分类器进行训练；
步骤4，提取文章关键字，输入到Keywords-Encoder端；
步骤4.1，利用TextRank算法对摘要中词语的权重进行计算，词语权重计算方法为：
其中，Vi表示第i个词；wij表示点Vi到点Vi链接的权重；Out(Vj)表示点Vi指向所有点的集合；In(Vj)表示指向点Vj的所有点集合；W(Vi)表示第i个词的权重；d是阻尼因数，表示某一点指向其他任意点的概率，取值范围为0到1之间；最终得到关键词权重序列Wt(Vi)＝(p1,p2,…,pi)；其中pi表示句子序列第i个词计算出的权重即W(Vi)；
步骤4.2，将步骤3计算出的关键词权重序列We(Vi)以及步骤4.1计算出的Wt(Vi)进行线性组合得到最终关键词权重序列W(Vi),计算公式如下：
W(Vi)＝wt*Wt(Vi)+we*We(Vi) (7)
其中wt，we为训练的参数，初始值均为0.5；
步骤4.3，通过对文章-标题数据集中的标题以及其标题中的关键字个数进行统计，得到关键词个数平均为8个，故选择关键词权重序列中的前8个作为关键词；
步骤4.4，将8*300的关键词向量K＝[k1,k2,…,k8]作为输入输入到Keywords-Encoder端进行特征提取；
步骤5、将步骤3和步骤4分别生成的特征向量通过拼接进行特征融合，输入模型的Decoder端进行解码生成标题序列；
步骤6.1，待网络模型收敛以后，保存训练好的模型，采用损失函数为交叉熵损失函数:
其中y(i)为真实值，为预测值；
步骤6.2，将用于标题生成的原文本Xt＝[x1,x2,…,xT]输入到训练好的模型中，并且生成对应的论文标题Yt＝[y1,y2,…,yM]，其中M为标题的长度。
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