20、自然语言处理中的图学习与文本摘要提取

自然语言处理中的图学习与文本摘要提取

1. 图学习中的嵌入方法

1.1 节点嵌入

1.1.1 随机游走（RW）方法

矩阵分解方法中节点相似度的度量是确定性的，依赖于固定的统计特征。对于大规模网络，需要构建庞大的矩阵，因此矩阵分解方法通常不具有可扩展性。而基于随机游走的方法采用随机方法来确定相似度，与矩阵分解方法不同。在图上执行一系列截断随机游走，每次游走时对顶点进行采样，将图的结构转换为一组路径，这些路径被视为人工句子，提供图中相似（拓扑相关）节点的数据，类似于自然语言中语义相似的单词倾向于反复共现。

早期方法将直接归一化的访问概率作为向量，基于随机游走的节点表示优于传统的确定性图分析方法。然而，传统基于随机游走的方法的主要限制是其高维度。因此，新的基于随机游走的技术采用神经网络来解决维度问题，如DeepWalk和node2vec，Word2vec算法也可用于节点表示。此外，LINE虽然不完全基于随机游走，但与之密切相关，它结合一阶和二阶目标来学习节点嵌入。

1.1.2 节点嵌入的应用

• 节点分类 ：根据从考虑的子集顶点学习到的指令为顶点分配标签，这个过程称为标签传播，由于其监督性质和易于评估，是评估节点嵌入的首选方法，例如在计算WordNet图中顶点的嵌入时，任务是标记未标记的节点。
• 节点聚类 ：与节点分类类似，但标签未预先定义，包括计算顶点之间的相似度，然后根据这些相似度进行组合，例如通过将相同的词义组合在一起，减少WordNet的智力粒度。
• 节点排名 ：根据特定标准推荐给定目标节点中的前K个节点，例如在WordNet中找到与给定同义词集语义最相似的同义词集，其应用包括问答、社交网络中的好友推荐和个性化广告等。
• 图可视化 ：将给定图在低维空间（如二维）中可视化，以提供图元素的高级概述。不同类别的顶点可以用不同颜色显示。由于节点嵌入是高维的，不能直接可视化，因此在可视化之前需要应用降维技术，如图所示：

graph LR
    A[高维节点嵌入] --> B[t - SNE或PCA降维]
    B --> C[低维可视化]

图可视化提供了评估顶点嵌入的定性测试平台，还应用于生物学、生物信息学、社交网络分析和软件工程等领域。
- 网络压缩 ：使用重建误差量化顶点嵌入技术对图结构信息进行编码的能力，通过计算图的节点嵌入来尝试重建图，原始图和重建图之间的差异就是重建误差，许多研究表明，典型图可以从其顶点嵌入中高精度地重建。

1.2 关系嵌入

1.2.1 基于知识的关系嵌入

这是一种针对知识库中概念和命名实体的表示技术，使用知识图或语义网络来表示实体和关系，专门用于知识库补全任务。

1.2.2 无监督关系嵌入

关系存储在知识资源中，其独特性质催生了一个新领域，研究将其表示为常量向量空间的一部分。许多方法试图为离散知识源添加连续性，但现实世界中关系的复杂性要求使用完全连续的关系模型，而不是在基本离散的关系模型上添加连续性。另一种建模思想之间关系的方法是使用文本语料库，如词嵌入，主要有共现和预测模型两种标准来学习关系嵌入。

1.2.3 关系嵌入的应用

• 链接预测 ：是关系嵌入的主要应用，基本语义网络中关系的有效性直接影响使用该源的模型的性能。通过观察节点之间的交互来构建网络中的关系，使用链接预测来预测图中缺失的边，应用包括生物网络分析和社交网站上的好友推荐等。
• 无监督关系嵌入的主要应用 ：是对单词对之间的关系进行建模。

2. 图拓扑在自然语言处理中的应用

2.1 图架构的关键分析

图拓扑的构建是自然语言处理的关键方面，因为架构必须适当地处理数据。图表示在以更好的计算方式解决自然语言处理问题方面起着重要作用，涉及时间和内存空间。因此，需要对图拓扑进行关键分析，解决文本结构、话语、生成、归一化、摘要、句法解析、标记和机器翻译等问题。下面将分析一些图拓扑或架构的问题，以改进计算过程。

2.2 文本形成、对话和生成

2.2.1 数据归一化

网络媒体的词汇非常丰富，单词的可选拼写不断出现，文本归一化可用于机器翻译、文本转语音和信息提取等任务。

2.2.2 文本形成

确定可用于描述文档的关键短语的位置，然后使用这些数据进行构建。主要活动是对句子进行分组，句子之间链接的权重取决于它们共享的关键短语的数量和权重，同时考虑句子出现的顺序。对句子图的出现框架应用显式分组，以实现句子的渐进分组，根据摘要的程度，可以使用不同级别的组，并从每个组中选择代表句子。

2.2.3 语言生成

句法树和依赖图之间的映射对于解释是必要的。单词格可用于识别相似句子的共享特征，识别来自不同语料库的互为释义的格集合。给定一个要摘要的输入句子，将其与一个格匹配，并使用匹配格的配对释义生成输出句子，输出句子的语法用超图及其权重进行编码和确定。

2.2.4 对话

确定每个表达式的讨论字符串属于哪个相似的讨论。人工智能的第一步是预测句子集属于同一讨论字符串的概率，而不是基于词汇、时间和交流。为每个句子构建一个顶点，并在句子之间构建边。

2.3 语言规则和分类

2.3.1 句法解析

语句中的依赖关系产生无环图，可将依赖问题投影到最大生成树（MST）中，MST用于观察满足顶点集上树限制的图的最高得分子图，有不同的算法可用于确定连通图的MST，选择算法取决于依赖图的特性。

2.3.2 分类

使用图方法进行标记基于相似元素应具有相似标签的原则，图中的节点表示单词或表达式，边的权重根据相似邻接矩阵分配。图结构覆盖维基百科编辑中有组织分区的超链接的连接锚文本，使用条件随机场（CRF）变体将图中的顶点分类为十二种命名实体类型之一，根据文本有组织部分中的连接，定义了锚文本之间的三种连接类型：亲属、表亲和家庭成员。

2.4 上下文

2.4.1 词典和通信模型

一种主要的图架构由Widdows和Dorow开发，用于辅助自然语言处理任务，其目的是通过从原始语料库中分离出属于特定语义类别的每个组件来组装语义类，首先构建一个包含大型语料库中所有元素的巨大图，通过“与”和“或”组合连接。

2.4.2 相似度度量

大量的句法相似度技术通过在现有的语义网络（如WordNet和Roget）上应用Dijkstra算法（最短路径算法）来确定两个信息概念之间的最近语义连接。使用Page Rank算法确定WordNet图中顶点的固定分配，在标准单词相关性数据集上评估时，该方法在语义相关性方面比以前提出的算法有显著改进。

2.4.3 单词重要性方向

基于图的技术有效地用于处理任务，通过展示单词表达之间的关联。包含所有标记和未标记模型的图可以容纳一个有问题的单词，对文本中句子构建的图应用最小割算法，用于将主观句子与客观句子分离。

2.4.4 意见分析和社交网络

意见和主观性分析与语义和语用学相关，基于最小割图算法的方法可有效地用于构建电影评论的抽象摘要。将评论中的每个人的句子作为节点添加到图中，并根据句子接近度绘制边界，使用最小割算法从目标句子中去除无关句子。包含基于内容相似度连接的推特用户和推文网络的图，还包含重新定位和转发数据的额外边。

2.5 机器翻译

机器翻译算法的目标是从标记的顶点处理未标记顶点的精细名称，边的权重自然地编码了对相关顶点精细命名相似度的置信度。在这种配置下，该过程可应用于机器翻译，特别是为了增强相似数据源的平滑翻译概率。构建一个由训练和测试信息（单词字符串）组成的图，通过边连接，边编码测试之间的成对相似度。

2.6 知识挖掘和展示

数据提取和表示是一个复杂的问题，多种基于图的方法被提出。知识挖掘适合采用图方法的一个特点是相似类型的数据可以出现在各种设置或结构中。一种常见的数据挖掘方法是从一些种子连接模型或设计开始进行自举，并根据大型语料库中的出现情况迭代扩展关系和模式集，这种自举的观点可以通过二分图来展示。

3. 基于图的文本摘要提取

3.1 文本摘要概述

每天都会创建数百万个网页，因此对文本摘要的需求巨大。文本摘要在文档分类、问答系统等领域具有重要应用。过去二十年，人们对摘要问题给予了更多关注，如网页摘要、研究论文摘要和产品评论摘要等。

文本文档可以定义为：设 (D) 为文档语料库，(D = {d_1, d_2, \cdots, d_N})，其中 (N) 是文档的总数，文档 (d) 是段落的集合，段落是句子的集合，句子是文档中术语的集合。

文本摘要通过在单文档摘要中从一个文档中选择突出的句子，在多文档摘要中从多个文档中选择突出的句子来生成。文档摘要的关键方面包括：
- 摘要应保留文档的主题。
- 摘要可以从单个文档或多个文档中生成。
- 应生成简洁的摘要。

3.2 摘要算法的分类

3.2.1 基于摘要生成方式

• 提取式摘要 ：从源文档中提取高质量的句子、段落等，句子质量根据其语言和统计特征决定。
  • 重要因素：重要句子分布在整个文档中；摘要文档的大小；句子的顺序；缺乏共指消解；保留作者的风格；文本可能存在不一致性和冗余性。
• 抽象式摘要 ：从文档中提取有用的概念，使用自然语言处理构建句子。
  • 重要因素：表示文档中的概念；使用自然语言处理生成句子；摘要密集且以传统风格呈现。

3.2.2 基于维度

• 单文档摘要 ：从单个文档生成摘要，如网页摘要或研究论文摘要。
• 多文档摘要 ：从多个文档生成摘要，如多个相关新闻源的新闻头条。

3.2.3 基于上下文

• 查询特定摘要 ：根据查询提取简短摘要，提供与查询术语最相似的句子/术语。
• 独立摘要 ：基于文档句子及其与其他句子的相关性生成。

3.2.4 基于应用

• 关键摘要 ：根据元素的重要性和与其他元素的相关性生成文档的关键点，如医学领域的关键摘要。
• 信息摘要 ：提供文档的信息性摘要。

3.3 摘要生成工作流程

摘要生成的工作流程如下：
1. 根据需求和预期结果确定摘要类型。
2. 根据摘要类型确定内容，例如如果是基于查询的摘要，从用户处获取输入查询，并在第二步中识别与查询最相似的句子。
3. 计算内容的顺序和关系。
4. 根据预期的摘要长度生成前几名的句子。

近年来，深度学习方法在摘要生成方面显示出优于传统方法的效果，如双向编码器表示使用预训练的变压器编码器栈来理解文本数据进行摘要。接下来将介绍一种基于图的无监督提取式摘要方法。

3.4 基于图的提取式摘要方法

3.4.1 图排名算法

使用图排名算法来确定句子的重要性，例如PageRank算法，通过计算节点的重要性得分来对句子进行排序。

3.4.2 加权/无加权简单图

简单图可以是加权的或无加权的，加权图中边的权重表示节点之间的关系强度，无加权图则只考虑节点之间是否存在连接。

3.4.3 异构图模型

异构图模型包含不同类型的节点和边，例如可以包含句子节点、单词节点等，通过不同类型节点之间的关系来进行摘要提取。

3.4.4 相关图模型

相关图模型通过计算节点之间的相关性来构建图，相关性可以基于语义相似度、共现频率等，然后根据图的结构进行摘要提取。

3.4.5 语义图模型

语义图模型基于语义信息构建图，例如使用WordNet等语义网络来表示节点之间的语义关系，从而更好地理解文本的语义，进行摘要提取。

3.4.6 超图模型

超图是一种更一般的图结构，超边可以连接多个节点。超图模型的构建步骤如下：
1. 确定超图的节点 ：可以是句子、单词等。
2. 定义超边 ：超边可以表示多个节点之间的复杂关系，例如一组句子共同表达一个主题。
3. 计算超边的权重 ：根据节点之间的关系强度来计算超边的权重。

3.4.7 半图模型

半图模型结合了图和其他数据结构或方法的特点，例如可以结合文本的语法结构和图的拓扑结构，以提高摘要提取的效果。

综上所述，基于图的方法为文本摘要提取提供了多种有效的途径，通过不同类型的图模型和算法，可以更好地理解文本的结构和语义，从而生成高质量的摘要。

4. 不同图模型在文本摘要提取中的比较

为了更清晰地了解各种基于图的文本摘要提取方法的特点，下面对不同图模型进行比较，具体内容如下表所示：
| 图模型类型 | 特点 | 优势 | 局限性 |
| — | — | — | — |
| 加权/无加权简单图 | 加权图边有权重表示关系强度，无加权图只考虑连接 | 结构简单，易于实现 | 难以处理复杂语义和关系 |
| 异构图模型 | 包含不同类型节点和边，如句子节点、单词节点等 | 能综合不同类型信息，更全面反映文本结构 | 构建和计算复杂，计算成本高 |
| 相关图模型 | 通过计算节点相关性构建图，相关性基于语义相似度等 | 能突出节点间相关性，提高摘要准确性 | 相关性计算标准较难确定 |
| 语义图模型 | 基于语义信息构建图，利用语义网络表示关系 | 能更好理解文本语义，生成语义连贯摘要 | 依赖高质量语义网络，适用范围受限 |
| 超图模型 | 超边可连接多个节点，能表示复杂关系 | 能处理复杂的多节点关系，更精准反映文本主题 | 构建和分析复杂，对数据要求高 |
| 半图模型 | 结合图和其他数据结构或方法特点 | 综合多种优势，提高摘要效果 | 设计和实现难度大，需要专业知识 |

从上述表格可以看出，不同的图模型各有优劣。在实际应用中，需要根据具体的文本特点和摘要需求来选择合适的图模型。例如，如果文本结构简单，语义关系不复杂，加权/无加权简单图可能是一个不错的选择；而对于结构复杂、信息丰富的文本，异构图模型或超图模型可能更能准确地提取摘要。

5. 图模型在文本摘要提取中的应用案例

5.1 新闻文章摘要提取

在新闻领域，每天都会产生大量的新闻文章，对这些文章进行摘要提取可以帮助读者快速了解新闻内容。以一篇关于科技公司新产品发布的新闻文章为例，使用基于图的方法进行摘要提取。

graph LR
    A[新闻文章] --> B[构建图模型（如语义图模型）]
    B --> C[计算节点重要性（如使用图排名算法）]
    C --> D[选择重要句子生成摘要]

首先，将新闻文章中的句子作为节点，利用WordNet等语义网络构建语义图模型，计算句子之间的语义相似度作为边的权重。然后，使用PageRank等图排名算法计算每个句子节点的重要性得分。最后，根据得分选择排名靠前的句子作为摘要。通过这种方式，可以快速提取新闻文章的关键信息，为读者提供简洁的新闻摘要。

5.2 学术论文摘要提取

学术论文通常包含大量的专业知识和复杂的论证过程，对其进行摘要提取可以帮助研究人员快速了解论文的核心内容。以一篇计算机科学领域的学术论文为例，采用异构图模型进行摘要提取。

graph LR
    A[学术论文] --> B[构建异构图模型（包含句子节点、单词节点等）]
    B --> C[计算节点关系和权重]
    C --> D[选择重要节点和句子生成摘要]

在这个案例中，将论文中的句子和重要单词作为不同类型的节点，构建异构图模型。通过计算句子之间的语义相似度、单词与句子的关联度等确定边的权重。然后，根据节点的重要性和关系选择关键的句子和单词，生成论文的摘要。这种方法可以更全面地反映论文的内容和结构，为研究人员提供更准确的摘要信息。

6. 总结与展望

6.1 总结

自然语言处理中的图学习和基于图的文本摘要提取方法为处理和理解文本数据提供了强大的工具。节点嵌入和关系嵌入技术可以将文本信息转化为向量表示，便于计算机进行处理和分析。图拓扑在自然语言处理的多个领域都有重要应用，如文本形成、语言规则分类、机器翻译等。基于图的文本摘要提取方法通过不同类型的图模型和算法，可以有效地从文本中提取关键信息，生成高质量的摘要。

6.2 展望

未来，随着自然语言处理技术的不断发展，图学习和基于图的文本摘要提取方法也将不断完善和创新。一方面，节点嵌入和关系嵌入技术可能会进一步融合，以提供更全面、准确的文本表示。例如，将字符嵌入、单词嵌入和句子嵌入更好地结合，提高语义信息和形态信息的表达能力。另一方面，图模型可能会更加复杂和智能，能够处理更复杂的文本结构和语义关系。例如，开发自适应的图模型，根据不同的文本类型自动调整图的结构和参数。此外，图学习和文本摘要提取方法与其他技术（如深度学习、强化学习等）的结合也将是未来的研究热点，有望进一步提高自然语言处理的性能和效果。

总之，图学习和基于图的文本摘要提取方法在自然语言处理领域具有广阔的应用前景，将为信息处理和知识获取提供更加高效、准确的手段。