32、基于多路径的自适应跨语言摘要生成技术解析

基于多路径的自适应跨语言摘要生成技术解析

1. 引言

在当今高度互联的全球社区中，跨语言摘要（Cross-Lingual Summarization，CLS）的研究愈发重要。其目标是通过阅读一种语言的文档，生成另一种语言的摘要，这有助于高效理解外语文档的核心概念。

CLS与机器翻译（Machine Translation，MT）和单语摘要（Monolingual Summarization，MS）任务紧密相关，现有的CLS模型通常会利用大量的MT和MS语料库。为了进一步利用成熟的MT和MS技术，研究人员采用了知识蒸馏方法，如变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）等，同时预训练技术也展现出提升CLS性能的潜力，像mT5和mBart等模型。此外，丰富CLS语料库也是提高性能的有效途径，维基百科等网站提供了丰富的多语言数据。

然而，目前大多数CLS方法采用端到端（End2End）策略，即压缩语言A的文档以生成语言B的摘要，这种策略忽略了同时阅读多语言文档的可能性，也很少关注文档间的语言相关性。为了捕捉和建模这些相关性信息，本文引入了一种新颖的多路径方法，该方法能够自适应地选择网络结构中的最优路径。

主要贡献如下：
- 引入创新高效的多路径模型，用于自适应网络路径选择，利用多种语言的共性和单一语言的个性来提高摘要性能。
- 该模型可以整合多种语言输入和生成任务，有助于动态平衡不同语言的信息，并通过上下文信息有效生成摘要。
- 综合实证研究表明，该模型在各种评估中具有卓越的CLS性能，并且在可解释性方面超越了对比方法。

2. 相关工作

CLS直观上包含MT和MS两