每天给你送来NLP技术干货！

来自：NLP工作站

作者：刘聪NLP

写在前面

今天给大家带来一篇通过语义匹配进行抽取式摘要的论文「MatchSum」，发表于ACL2020，全名《Extractive Summarization as Text Matching》。

paper：https://arxiv.org/pdf/2004.08795.pdf
github：https://github.com/maszhongming/MatchSum

介绍

目前大多数抽取式摘要，大多对原始文档中的句子进行表征，并构建句子间的关系模型，最终选择分数较高的多个句子组成摘要；但是这往往会导致模型更倾向于选择高度概括的句子，而忽略了多个句子之间的耦合。该论文讨论了句子级（Sentence-level）和摘要级（Summary-Level）方法的优势和局限性，其中，句子级方法就是一句一句地进行抽取；摘要级方法就是对若干句进行抽取。并提出了一个新的摘要级框架MatchSum，将抽取式摘要定义为一个语义文本匹配问题，即一个好的摘要应该比不合格的摘要在语义上更类似于原始文档。

句子级和摘要级方法比较

定义一个文档，包含个句子；侯选摘要为，其中，；金标准摘要为；对于和的句子级分数为：

402 Payment Required

其中，为侯选摘要中的句子，为侯选摘要的句子个数，为侯选摘要句子与金标准摘要之间ROUGE分数。摘要级分数为：

其中，是将侯选摘要中所有句子作为一个整体，然后与金标准摘要计算ROUGE分数。

通常认为，最佳摘要（Best-Summary ）是指所有候选摘要中摘要级得分最高的摘要。但在真实情况下，往往会出现句子级分数较低但摘要级分数较高的摘要，称之为珍珠摘要（Pearl-Summary）。也就是，存在一个侯选摘要，并且。显然，当一个候选摘要为珍珠摘要时，那么句子级方法就很难提取它。

为了确认珍珠摘要在真实数据集中是否会出现，在6种数据集上进行比较，数据集详情如下表所示，对于每个文档，将所有候选摘要按照句子级分数降序排序，并定义为最佳摘要的排名索引；也就是，如果，意味着最佳摘要是由得分最高的句子组成的；如果是，那么最佳摘要就是珍珠摘要。通过下图可以看出，对于所有的数据集，大多数最佳摘要都不是由得分最高的句子组成的，这说明句子级方法很容易陷入局部优化，错过了更好的候选摘要。并且从下图中我们可以看出，摘要级方法的性能增益随着数据集的不同而不同。

模型结构

为了解决上述问题，该论文提出了一个摘要级框架，可以直接对摘要进行评分和提取，即，将抽取式摘要任务转换为一个语义文本匹配问题，对原始文档和候选摘要（从原始文本中提取）进行语义空间中匹配，找到摘要级的最佳摘要。

Siamese-BERT

构建一个基于BERT模型的暹罗网络，如下图所示，计算原始文档与侯选摘要之间的语义相似度得分，即将原始文档输入到BERT-D模型中，取其[CLS]向量作为文档向量；将侯选摘要输入到BERT-C模型中，取其[CLS]向量作为摘要向量，其中BERT-D与BERT-C参数共享；最后利于余弦相似度计算文档向量与摘要向量之间距离，作为最终得分。在训练过程中，采用triplet loss更新权重，其中，（1）金标准摘要与原始文档的距离小于侯选摘要与原始文档的距离；

402 Payment Required

（2）对侯选摘要按照ROUGE分数降序排列，排名差距较大的候选摘要对之间的距离也应该较大。

其中，是边际值，是一个超参数，用于区分候选摘要的好坏。最终损失如下：

在推理阶段，从文档D中抽取所有候选摘要C中寻找最佳的摘要。

Candidates Pruning

如果将所有的句子直接排列组合，虽然比较简单，但是存在组合爆炸问题；那么如何确定候选摘要集的大小至关重要。该论文引入内容选择模块对原始文档进行裁剪。该模块为每个句子的重要性进行评分，并删除与当前文档无关的句子，获取删减文档

402 Payment Required

。其中，内容选择模块最终使用不包含trigram blocking策略的BertSum模型。最后对删减文档中所有的句子直接排列组合。

实验结果

针对6种摘要数据集进行实验，内容选择模块规格以及句子排列组合规格如下表所示，从下表中可以发现，在6种数据集上，MatchSum均取得了sota的效果。MatchSum模型可以灵活地选择任意数量的句子组成侯选摘要，而其他大多数方法只能提取固定数量的句子。虽然Trigram Blocking策略是一种简单而有效的冗余去除方法，但仅限于CNN/DM数据集。

总结

该篇论文将抽取式摘要任务转化为一个语义匹配任务的思路，主要是解决了抽取式摘要中信息冗余的问题，相较于BertSum方法中的Trigram Blocking策略，MatchSum方法灵活性以及泛化性更好。但是也额外增加了很大的计算成本，虽然采用暹罗网络可以避免重复计算原始文档的表征，但是侯选摘要集的表征依然耗费大量的时间成本，在工业落地时会成为一个隐患。

那么是否，可以在不重复表征的情况下，利用语义匹配任务的思路解决该问题，值得思考。

放假ing，但是也要学习。

下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！  后台回复【五件套】
下载二：南大模式识别PPT  后台回复【南大模式识别】

投稿或交流学习，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。

记得备注呦

整理不易，还望给个在看！