16、视障人士多媒体文本摘要生成器：技术剖析与模型评估

视障人士多媒体文本摘要生成器：技术剖析与模型评估

在自然语言处理领域，文本摘要技术对于信息的高效获取至关重要，尤其是对于视障人士而言，精准且简洁的文本摘要能极大提升他们获取信息的效率。本文将深入探讨几种常见的文本摘要技术，包括预训练语言模型、基于人类反馈的摘要学习方法，并对不同模型在实际数据集上的表现进行评估。

预训练语言模型在文本摘要中的应用

预训练语言模型可以进行微调以完成各种特定任务，其目标是在保留文档重要信息的同时将其压缩成更短的形式。这主要涉及文档编码、有效使用预训练模型的方法以及适用于摘要任务的模型。

以BERT为例，它是一种先进的表征语言模型，通过掩码语言建模进行训练。输入文本通过三种嵌入方式输入：Token嵌入表示每个标记的含义，分割嵌入区分两个句子，位置嵌入指示每个标记在文本序列中的位置。将这些嵌入相加形成单个输入向量，输入到双向变压器中，最终输出包含上下文信息的每个标记的输出向量。在评估方面，ROGUE包中的R - 1和R - 2用于评估信息性，R - L（LCS）用于评估流畅性，基于BERT的模型在所有数据集上的表现优于其他模型。

基于人类反馈的摘要学习

虽然语言模型预训练带来了显著的性能提升，但微调目标（最大化人类编写文本的可能性）与生成人类判定的高质量输出之间仍存在偏差。基于人类反馈的摘要学习方法旨在解决这一问题。

该方法首先收集人类对成对摘要的偏好数据集，然后通过监督学习训练奖励模型，以预测更符合人类判断的摘要。最后，训练一个策略来最大化奖励模型给出的分数。策略在每一步生成一个文本标记，并根据奖励模型给予生成摘要的奖励，使用PPO算法进行更新。

具体步骤如下：