摘要，Pointer-Generator Networks

参考论文：Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 参考代码：atulkum/pointer_summarizer

使用的模型是seq2seq + attention，也就是前面有提到的做翻译的模型，之前写的有些问题，也是由于自己不太理解吧；现在结合这个代码，再来重新梳理一遍。 baseline model（不加attention 和 Pointer-Generator Networks）介绍： encoder是双向单层的LSTM，将数据输入到网络之后，可以得到encoder_out（batch_size, seq_len, 2 * enc_hidden_size），encoder_hidden（元组（h，c），每个size都是（2, batch_size, enc_hidden_size））。encoder_hidden应用于后续decoder_input。decoder是单向单层的LSTM，起始的hidden使用encoder_hidden（需要进行size的转化）。 然后加上attetion的操作，attention的分数计算采用如下公式: $e_i^t=V_a^T\tanh (W_h{h}_i+W_s{s}_t+b);$ \quad $h_i$表示encoder_state, 使用encoder_out，$s_t$表示decoder_hidden，使用decoder_hidden。计算后size为（batch_size, seq_len)$a^t=softmax(e^t);$$a_t$表示每一个输入的注意力分数，size为（batch_size, seq_len)cv = $\sum {\alpha }_i{h}_i$表示context_vector向量 计算后的size为 (batch_size, 1, enc_hidden_size)$\hat{y}=softmax(tanh[s_t;cv])$ 通过映射得到最终的输出，计算后的size为（batch_size, vocab_size)。 由于在完成摘要模型中，会出现很多oov的词语，为了解决这个问题，可以根据PGN计算一下跟输入相关的词语，此时变化如下： 计算一个$p_{gen}$的值，用于计算vocab与句中oov词语的分布概率，$p_{gen}$的计算公式如下： $p_{gen}=\sigma (W_{h^{\ast }}{h}^{\ast }+W_s{s}_t+W_x{x}_t+b);$ \quad $h^{\ast }$对应上一步提到的cv，$s_t$对应为decoder_output，x_t对应为decoder_input，此时计算的size为（batch_size, 1)利用下面的公式求对应的输出： $y=p_{gen}\hat{y}+(1-p_{gen}){\sum }_{i:w_i=w}\alpha ;$$\alpha$表示上面提到的，即注意力分数。 由于1-3构成的摘要模型中会出现词语大量重复的情况，现在使用coverage机制，对重复的词语进行惩罚的机制，进行如下改动： $c_i={\sum }_{t=0}^{t=i-1}{\alpha }^i$表示i时刻的c函数，$\alpha$为2中计算的注意力分布值；第2步中的$e_i^t$修改为$e_i^t=V_a^T\tanh (W_h{h}_i+W_s{s}_t+W_c{c}_i+b);$将损失函数增加一项+$\lambda \sum \min ({\alpha }^i,c^i)$

另外关于LayerNormalization之类的，暂时没有介绍。

至此，全部介绍完成，如果有疑问和我说的不到位的地方欢迎大家指出，一起学习进步。