什么是文本摘要？為什么要有注意力機制？
什么是NLP中的文本摘要
自動文本摘要是在保持關鍵信息內容和整體含義的同時，生成簡潔流暢的摘要的任務。 文本摘要目前大致可以分為兩種類型：
Extractive Summarization：重要內容、語句提取。
Abstractive Summarization：文本總結。
Extractive Summarization
由圖可以看出，這種方法提取的內容語句來自于原文。
Abstractive Summarization
由圖可以看出，這種方法提取的內容語句可能不存在于原文。
Seq2Seq模型
Seq2Seq模型可以處理一切連續(xù)型信息，包括情感分類，機器翻譯，命名實體識別等。 機器翻譯任務中，輸入是連續(xù)文本序列，輸出也是連續(xù)文本序列。 命名實體識別中，輸入是連續(xù)文本序列，輸出是連續(xù)的標簽信息。 所以，我們可以利用Seq2Seq模型，通過輸入一段長文本，輸出短的摘要，實現(xiàn)文本摘要功能。 下圖是典型的Seq2Seq模型架構：
通常我們可以選擇RNNs網(wǎng)絡的變體GRU或者LSTM，這是因為它們能夠通過克服梯度消失的問題來捕獲長期依賴性。
Encoder編碼器
LSTM中的Encoder讀取整個輸入序列，其中每個時間step上，都會有一個字輸入編碼器。然后，他在每個時間step上處理信息，并捕獲輸入序列中存在的上下文信息。
上一個時間step的隱藏層h1與記憶單元層c1將會用來初始化Decoder。
Decoder解碼器
Decoder是LSTM結構的另一部分。它逐字讀取整個目標序列，并以一個時間步長預測相同的序列偏移量。 解碼器可以在給定前一個單詞的情況下預測序列中的下一個單詞。解碼器的初始輸入是編碼器最后一步的結果。
在將整個目標序列放入解碼器前，還需將［start］ 與 ［end］這兩個特殊的tokens加入序列中，告知模型的開始與結束。模型通過輸入的［start］開始預測第一個詞，而［end］則表示整個句子的結束。
Deocder的工作流程
假設輸入序列為［x1，x2，x3，x4］，將其編碼成內部固定長度的向量。 下圖顯示了每一個time step下Decoder是如何工作的。
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